Curso de Implementando IA em Microcontroladores com TinyML

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor (online ou presencial), está direcionada a praticantes avançados de IA, pesquisadores e desenvolvedores que desejam dominar as últimas inovações em IA nas bordas, otimizar seus modelos de IA para implantação na borda e explorar aplicações especializadas em várias indústrias.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explorar técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização de modelos de IA nas bordas.
• Implementar estratégias inovadoras para implantar modelos de IA em dispositivos na borda.
• Utilizar ferramentas e frameworks especializados para aplicações avançadas de IA nas bordas.
• Otimizar o desempenho e eficiência das soluções de IA nas bordas.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes em IA nas bordas.
• Lidar com considerações éticas avançadas e segurança na implantação de IA nas bordas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é dirigido a engenheiros de robótica intermediários, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores em IA que desejam aproveitar a Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e benefícios da Edge AI em sistemas autônomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções de Edge AI em veículos autônomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
• Tratar considerações éticas e regulatórias nas aplicações de IA autônoma.

Esta formação presencial (online ou presencial) em Portugal, é direcionada a desenvolvedores e profissionais de TI intermediários que desejam adquirir uma compreensão abrangente do Edge AI, desde conceitos até a implementação prática, incluindo configuração e implantação.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicações de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Tratar considerações éticas e melhores práticas na implementação do Edge AI.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais de saúde intermediários, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam utilizar Edge AI para soluções inovadoras em saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implementar modelos de IA em dispositivos edge para aplicações em saúde.
• Implementar soluções de Edge AI em dispositivos wearables e ferramentas diagnósticas.
• Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes usando Edge AI.
• Abordar questões éticas e regulatórias nas aplicações de IA na saúde.

Esta formação presencial (online ou no local) é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que desejam utilizar Edge AI para melhorar aplicações IoT com capacidades de processamento e análise inteligentes de dados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e sua aplicação em IoT.
• Configurar e instalar ambientes de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações IoT.
• Implementar processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar Edge AI com diversos protocolos e plataformas de IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas no uso do Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionado a desenvolvedores e profissionais de TI com nível iniciante que desejam entender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações introdutórias.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura da Edge AI.
• Configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver e implantar aplicações simples de Edge AI.
• Identificar e compreender os casos de uso e benefícios da Edge AI.

TinyML é a prática de implantar modelos de aprendizado de máquina em hardware altamente restrito em recursos.

Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou no local), é voltado para profissionais avançados que desejam otimizar modelos TinyML para implantação com baixa latência e eficiência de memória em dispositivos embarcados.

Ao completar este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas de quantização, poda e compressão para reduzir o tamanho do modelo sem sacrificar a precisão.
• Benchmarking modelos TinyML em termos de latência, consumo de memória e eficiência energética.
• Implementar pipelines de inferência otimizados em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Avaliar os trade-offs entre desempenho, precisão e restrições de hardware.

Formato do Curso

• Apresentações ministradas por instrutor, apoiadas por demonstrações técnicas.
• Exercícios práticos de otimização e testes comparativos de desempenho.
• Implementação hands-on de pipelines TinyML em um ambiente de laboratório controlado.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado com plataformas de hardware específicas ou fluxos internos, entre em contato conosco para personalizar o programa.

TinyML é uma abordagem para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com baixa potência e recursos limitados, operando na borda da rede.

Este treinamento presencial (online ou no local) conduzido por instrutores é voltado para profissionais avançados que desejam proteger pipelines TinyML e implementar técnicas de privacidade em aplicações de IA na borda.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Identificar riscos de segurança específicos para a inferência TinyML em dispositivos.
• Implementar mecanismos de preservação da privacidade para implantações de IA na borda.
• Fortalecer modelos TinyML e sistemas embarcados contra ameaças adversárias.
• Aplicar as melhores práticas para o manuseio seguro de dados em ambientes com recursos limitados.

Formato do Curso

• Aulas envolventes apoiadas por discussões conduzidas por especialistas.
• Exercícios práticos enfatizando cenários de ameaças do mundo real.
• Implementação prática usando ferramentas de segurança embarcada e TinyML.

Opções de Customização do Curso

• Organizações podem solicitar uma versão personalizada deste treinamento para alinhá-lo às suas necessidades específicas de segurança e conformidade.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Portugal está direcionada a engenheiros e cientistas de dados iniciantes que desejam compreender os fundamentos do TinyML, explorar suas aplicações e implantar modelos de IA em microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e sua importância.
• Implantar modelos leves de IA em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Otimizar e ajustar modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
• Aplicar TinyML para aplicações do mundo real como reconhecimento de gestos, detecção de anomalias e processamento de áudio.

TinyML é um framework para implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores de baixa potência e plataformas embarcadas utilizadas na robótica e sistemas autônomos.

Este treinamento presencial, liderado por instrutores (online ou no local), é destinado a profissionais avançados que desejam integrar capacidades de percepção e tomada de decisão baseadas em TinyML em robôs autônomos, drones e sistemas de controle inteligentes.

Ao finalizar este curso, os participantes serão capazes de:

• Projetar modelos TinyML otimizados para aplicações robóticas.
• Implementar pipelines de percepção embarcados para autonomia em tempo real.
• Integrar TinyML em frameworks de controle robótico existentes.
• Implantar e testar modelos AI leves em plataformas de hardware embarcadas.

Formato do Curso

• Palestras técnicas combinadas com discussões interativas.
• Laboratórios práticos focados em tarefas de robótica embarcada.
• Exercícios práticos simulando fluxos de trabalho autônomos do mundo real.

Opções de Customização do Curso

• Para ambientes robóticos específicos da organização, a customização pode ser arranjada mediante solicitação.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de sistemas embarcados, desenvolvedores IoT e pesquisadores de IA que desejam implementar técnicas TinyML para aplicações de IA em hardware eficiente energeticamente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de TinyML e IA nas bordas.
• Deploy modelos leves de AI em microcontroladores.
• Otimizar a inferência AI para baixo consumo de energia.
• Integrar TinyML com aplicações IoT do mundo real.

TinyML é a integração de machine learning em dispositivos portáteis e médicos de baixa potência e recursos limitados.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam implementar soluções TinyML para monitoramento e aplicativos diagnósticos em saúde.

Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implantar modelos TinyML para processamento de dados de saúde em tempo real.
• Coletar, pré-processar e interpretar dados de biossensores para insights baseados em IA.
• Otimizar modelos para dispositivos portáteis com baixa potência e memória limitada.
• Avaliar a relevância clínica, confiabilidade e segurança das saídas impulsionadas por TinyML.

Formato do Curso

• Aulas apoiadas por demonstrações ao vivo e discussão interativa.
• Prática hands-on com dados de dispositivos portáteis e frameworks TinyML.
• Exercícios de implementação em um ambiente de laboratório guiado.

Opções de Customização do Curso

• Para treinamento personalizado que se alinha a dispositivos médicos específicos ou fluxos de trabalho regulatórios, entre em contato conosco para personalizar o programa.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IoT de nível intermediário, engenheiros incorporados e profissionais de IA que desejam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicativos de sensores inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e suas aplicações na IoT.
• Configure um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos de IoT.
• Desenvolver e implantar modelos ML em microcontroladores de baixa potência.
• Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias usando TinyML.
• Otimizar os modelos TinyML para uma utilização eficiente da energia e da memória.

TinyML é um framework para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de baixa potência e com recursos limitados no campo.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é destinado a profissionais intermediários que desejam aplicar técnicas TinyML para soluções de agricultura inteligente que aprimoram a automação e a inteligência ambiental.

Ao concluir este programa, os participantes ganharão a capacidade de:

• Construir e implantar modelos TinyML para aplicações de sensores agrícolas.
• Integrar IA na borda em ecossistemas IoT para monitoramento automatizado de culturas.
• Usar ferramentas especializadas para treinar e otimizar modelos leves.
• Desenvolver fluxos de trabalho para irrigação precisa, detecção de pragas e análise ambiental.

Formato do Curso

• Apresentações orientadas e discussão técnica aplicada.
• Prática prática usando conjuntos de dados reais e dispositivos.
• Experimentação prática em um ambiente laboratorial suportado.

Opções de Customização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado com sistemas agrícolas específicos, entre em contato conosco para customizar o programa.