Curso de Aprendizado Federado e IA de Borda

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de telecomunicações, engenheiros de IA e especialistas em IoT de nível intermédio que desejem explorar como as redes 5G aceleram as aplicações de Edge AI.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e o seu impacto na Edge AI.
• Implantar modelos de IA otimizados para aplicações de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real utilizando Edge AI e conectividade 5G.
• Otimizar cargas de trabalho de IA para um desempenho eficiente em dispositivos edge.

Esta formação de 21 horas em Portugal guia os arquitetos de TI no desenho de sistemas distribuídos de próxima geração. Explore o 6G, o edge computing e a integração de IA para infraestruturas de baixa latência e escaláveis. Adquira competências práticas para arquiteturas de edge seguras, resilientes e inteligentes, capazes de satisfazer as futuras exigências do negócio.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA de nível avançado, investigadores e developers que desejam dominar os mais recentes avanços em Edge AI, otimizar os seus modelos de IA para implantação em dispositivos edge e explorar aplicações especializadas em diversos setores.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Explorar técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização de modelos de Edge AI.
• Implementar estratégias de ponta para a implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
• Utilizar ferramentas e frameworks especializados para aplicações avançadas de Edge AI.
• Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de Edge AI.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes em Edge AI.
• Abordar considerações éticas e de segurança avançadas nas implantações de Edge AI.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas de Aprendizado Federado mais recentes e aplicá-las a projetos de IA de grande dimensão.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Otimizar algoritmos de Aprendizado Federado para melhorar o desempenho.
• Lidar com distribuições de dados não-IID no Aprendizado Federado.
• Escalar sistemas de Aprendizado Federado para despliegues em larga escala.
• Abordar considerações de privacidade, segurança e ética em cenários avançados de Aprendizado Federado.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a developers, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia de nível intermédio que desejam adquirir competências práticas na implementação de modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao término desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Edge AI e os seus benefícios.
• Configurar e preparar o ambiente de computação na borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implementação na borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implementados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança nas aplicações de Edge AI.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de cibersegurança de nível avançado, engenheiros de IA e desenvolvedores de IoT que desejem implementar medidas de segurança robustas e estratégias de resiliência para sistemas de Edge AI.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos de segurança e as vulnerabilidades nas implementações de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifragem e autenticação para a proteção de dados.
• Projetar arquiteturas de Edge AI resilientes, capazes de suportar ameaças cibernéticas.
• Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de edge.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de agritech, especialistas em IoT e engenheiros de IA de nível iniciante a intermédio que desejam desenvolver e implantar soluções de Edge AI para a agricultura inteligente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitorização de culturas e gado baseados em IA.
• Desenvolver soluções de irrigação automatizada e sensores ambientais.
• Otimizar a eficiência agrícola utilizando análises de Edge AI em tempo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais em início de carreira que desejam aprender os fundamentos do Federated Learning e as suas aplicações práticas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do Federated Learning.
• Implementar algoritmos básicos de Federated Learning.
• Tratar preocupações com a privacidade dos dados utilizando Federated Learning.
• Integrar Federated Learning em fluxos de trabalho de IA existentes.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que pretendam aplicar técnicas de Aprendizado Federado para reforçar a privacidade de dados e a IA colaborativa na indústria financeira.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e os benefícios do Aprendizado Federado nas finanças.
• Implementar modelos de Aprendizado Federado para aplicações financeiras com preservação de privacidade.
• Analisar dados financeiros de forma colaborativa, sem comprometer a privacidade.
• Aplicar o Aprendizado Federado a cenários financeiros reais, como a deteção de fraude e a gestão de riscos.

Esta formação ao vivo, ministrada por um formador, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam aplicar a Aprendizagem Federada a cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e uma colaboração eficaz entre instituições.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Aprendizagem Federada na saúde.
• Implementar modelos de Aprendizagem Federada garantindo a privacidade dos dados dos pacientes.
• Colaborar no treino de modelos de IA em múltiplas instituições de saúde.
• Aplicar a Aprendizagem Federada a estudos de caso reais no setor da saúde.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam aplicar a Aprendizagem Federada para otimizar soluções de IoT e computação na edge.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios da Aprendizagem Federada em IoT e computação na edge.
• Implementar modelos de Aprendizagem Federada em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisão em tempo real em ambientes de computação na edge.
• Abordar os desafios relacionados com a privacidade dos dados e as restrições de rede em sistemas IoT.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam compreender e aplicar a Aprendizagem Federada para garantir a privacidade dos dados no desenvolvimento de IA.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e as vantagens da Aprendizagem Federada.
• Implementar modelos de aprendizagem automática que preservam a privacidade, utilizando técnicas de Aprendizagem Federada.
• Abordar os desafios da privacidade de dados no treino descentralizado de IA.
• Aplicar a Aprendizagem Federada em cenários do mundo real, em diversos setores.

Esta formação ao vivo, lecionada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e de dados de nível intermédio que desejam compreender e implementar técnicas de aprendizagem federada para a aprendizagem automática com preservação de privacidade e para soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os conceitos fundamentais e os benefícios da aprendizagem federada.
• Implementar estratégias de treino distribuído para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizagem federada para garantir colaborações sensíveis a dados.
• Explorar estudos de caso e exemplos práticos de aprendizagem federada na saúde e nas finanças.