Cursos de Federated Learning and Edge AI

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de telecomunicações de nível intermediário, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram os aplicativos Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto em Edge AI.
• Implantar modelos de IA otimizados para aplicativos de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real usando conetividade Edge AI e 5G.
• Otimizar as cargas de trabalho de IA para um desempenho eficiente em dispositivos de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais, pesquisadores e desenvolvedores de IA de nível avançado que desejam dominar os últimos avanços em Edge AI, otimizar seus modelos de IA para implantação de borda e explorar aplicativos especializados em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explore técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização do modelo Edge AI.
• Implementar estratégias de ponta para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
• Utilize ferramentas e estruturas especializadas para aplicativos avançados de Edge AI.
• Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de IA do Edge.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes na IA de borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança avançadas em implantações de Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas de ponta Federated Learning e aplicá-las a projetos de IA em larga escala.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar os algoritmos Federated Learning para melhorar o desempenho.
• Lidar com distribuições de dados não-IID em Federated Learning.
• Escalar sistemas Federated Learning para implantações em larga escala.
• Abordar privacidade, segurança e considerações éticas em cenários avançados Federated Learning.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configure e configure o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível avançado, engenheiros de IA e desenvolvedores de IoT que desejam implementar medidas de segurança robustas e estratégias de resiliência para sistemas Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos e vulnerabilidades de segurança em Edge AI implantações.
• Implementar técnicas de encriptação e autenticação para proteção de dados.
• Projete arquiteturas resilientes Edge AI que podem resistir a ameaças cibernéticas.
• Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de borda.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de agritech de nível iniciante a intermediário, especialistas em IoT e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implantar soluções Edge AI para agricultura inteligente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel do Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitorização de culturas e gado orientados para a IA.
• Desenvolver soluções automatizadas de irrigação e sensoriamento ambiental.
• Otimizar a eficiência agrícola usando análises Edge AI em tempo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de robótica de nível intermediário, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI em sistemas autónomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções Edge AI em veículos autónomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações autónomas de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de TI que desejam obter uma compreensão abrangente do Edge AI do conceito à implementação prática, incluindo configuração e implantação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI.
• Desenvolva, treine e otimize os modelos do Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicativos do Edge AI.
• Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Abordar considerações éticas e práticas recomendadas na implementação da Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de visão computacional de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de Edge AI e suas aplicações em visão computacional.
• Implantar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
• Use estruturas como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para implantação de modelo.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência de baixa latência.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender os fundamentos de Federated Learning e suas aplicações práticas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas Federated Learning para aprimorar a privacidade de dados e a IA colaborativa no setor financeiro.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em finanças.
• Implementar modelos Federated Learning para aplicativos financeiros que preservam a privacidade.
• Analisar dados financeiros de forma colaborativa sem comprometer a privacidade.
• Aplicar Federated Learning a cenários financeiros do mundo real, como deteção de fraudes e gerenciamento de riscos.

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 a cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e a colaboração efetiva entre as instituições.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Federated Learning nos cuidados de saúde.
• Implementar modelos Federated Learning, garantindo a privacidade dos dados do paciente.
• Colaborar no treinamento de modelos de IA em várias instituições de saúde.
• Aplicar Federated Learning a estudos de caso de saúde do mundo real.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar Federated Learning para garantir a privacidade dos dados no desenvolvimento de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning.
• Implementar modelos de aprendizado de máquina com preservação da privacidade usando técnicas Federated Learning.
• Abordar os desafios da privacidade de dados no treinamento descentralizado de IA.
• Aplique Federated Learning em cenários do mundo real em vários setores.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de IA e dados de nível intermediário que desejam entender e implementar técnicas de aprendizado federado para aprendizado de máquina com preservação da privacidade e soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e benefícios da aprendizagem federada.
• Implementar estratégias de treinamento distribuído para modelos de IA.
• Aplique técnicas de aprendizado federado para proteger colaborações sensíveis a dados.
• Explore estudos de caso e exemplos práticos de aprendizado federado em saúde e finanças.