Curso de TinyML para Aplicações IoT

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 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, orientada por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de TI e gestores de negócio de nível intermédio que desejam compreender o potencial do IoT e da computação em borda para habilitar a eficiência, o processamento em tempo real e a inovação em diversos setores.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do IoT e da computação em borda e o seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso do IoT e da computação em borda nos setores da manufatura, logística e energia.
• Distinguir as arquiteturas de computação em borda e na nuvem, bem como os respetivos cenários de implementação.
• Implementar soluções de computação em borda para manutenção preditiva e tomada de decisão em tempo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível intermédio, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que pretendam aproveitar a IA de Borda para melhorar as aplicações IoT com capacidades inteligentes de processamento de dados e análise.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da IA de Borda e a sua aplicação no âmbito do IoT.
• Configurar e preparar ambientes de IA de Borda para dispositivos IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações IoT.
• Implementar o processamento de dados e a tomada de decisões em tempo real em sistemas IoT.
• Integrar a IA de Borda com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar as considerações éticas e as melhores práticas da IA de Borda no contexto do IoT.

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 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, 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.

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.