Curso de Implementação de IA em Microcontroladores com TinyML

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 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 conduzida por instrutores em Portugal capacita profissionais avançados com as competências para conceber, otimizar e implantar pipelines completos de TinyML. Os participantes aprenderão a recolher dados, treinar modelos de baixo consumo e testar aplicações do mundo real através de laboratórios práticos.

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 um instrutor em Portugal, capacita profissionais avançados a otimizar modelos TinyML para dispositivos embarcados com recursos limitados. Os participantes aplicarão técnicas de quantização e poda, implementarão pipelines de inferência de baixa latência e realizarão benchmarking de desempenho em relação aos limites de memória e energia.

Esta formação, com instrutor, em Portugal capacita profissionais avançados a reforçar a segurança das pipelines TinyML em dispositivos edge. Aprenderá a implementar técnicas de preservação de privacidade, a blindar modelos contra ameaças adversariais e a aplicar melhores práticas para o tratamento seguro de dados em ambientes restritos.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros e cientistas de dados de nível inicial que desejam compreender os fundamentos do TinyML, explorar as suas aplicações e implantar modelos de IA em microcontroladores.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e a sua importância.
• Implantar modelos de IA leves em microcontroladores e dispositivos de edge.
• Otimizar e ajustar modelos de machine learning para baixo consumo energético.
• Aplicar o TinyML em cenários reais, como reconhecimento de gestos, deteção de anomalias e processamento de áudio.

Esta formação ao vivo, orientada por formadores em Portugal, ensina profissionais avançados a integrar o TinyML na robótica autónoma. Os participantes projetarão modelos otimizados, implementarão pipelines de perceção no dispositivo e implementarão IA leve em hardware incorporado para autonomia em tempo real.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros embebidos de nível intermédio, desenvolvedores de IoT e pesquisadores de IA que desejam implementar técnicas de TinyML para aplicações alimentadas por IA em hardware eficiente em energia.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e da IA na borda.
• Implementar modelos de IA leves em microcontroladores.
• Otimizar a inferência de IA para baixo consumo de energia.
• Integrar o TinyML com aplicações reais de IoT.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal abrange a implementação de soluções TinyML para monitorização e diagnóstico em saúde. Os participantes aprendem a conceber modelos para dados de saúde em tempo real, a otimizar para dispositivos vestíveis de baixo consumo e a garantir a fiabilidade clínica. Inclui exercícios práticos em laboratório.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores IoT de nível intermédio, engenheiros de sistemas embebidos e profissionais de IA que pretendam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicações de sensores inteligentes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e as suas aplicações no IoT.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos IoT.
• Desenvolver e implementar modelos de ML em microcontroladores de baixo consumo.
• Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias utilizando TinyML.
• Otimizar modelos TinyML para um uso eficiente de energia e memória.

Este curso de 21 horas, conduzido por formador em Portugal, capacita profissionais de nível intermédio a implementar TinyML para agricultura inteligente. Aprenda a construir modelos leves, a integrar IA de borda com IoT e a otimizar para rega de precisão e deteção de pragas num ambiente de laboratório prático.