Cursos de Edge Computing

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário e gerentes de negócios que desejam entender o potencial da IoT e da computação de ponta para permitir eficiência, processamento em tempo real e inovação em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IoT e da computação de ponta e seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso para IoT e computação de ponta nos setores de manufatura, logística e energia.
• Diferenciar entre arquiteturas de computação de ponta e de nuvem e cenários de implantação.
• Implementar soluções de computação periférica para manutenção preditiva e tomada de decisões em tempo real.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais do setor que desejam aproveitar o Edge AI para aprimorar os aplicativos de IoT com recursos inteligentes de processamento e análise de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
• Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning para otimizar soluções de IoT e computação de ponta.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em IoT e computação de borda.
• Implementar modelos Federated Learning em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisões em tempo real em ambientes de computação de ponta.
• Abordar desafios relacionados à privacidade de dados e restrições de rede em sistemas IoT.