Curso de Introdução ao TinyML

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 presencial, conduzida por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de sistemas incorporados e desenvolvedores de IA de nível intermédio que pretendam implementar modelos de machine learning em microcontroladores utilizando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e os seus benefícios para aplicações de IA em edge.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento para projetos de TinyML.
• Treinar, otimizar e implantar modelos de IA em microcontroladores de baixo consumo.
• Utilizar o TensorFlow Lite e o Edge Impulse para implementar aplicações reais de TinyML.
• Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.

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, 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.