Cursos de TinyML for IoT Applications
O TinyML amplia os recursos de aprendizado de máquina para dispositivos IoT de potência ultrabaixa, permitindo inteligência em tempo real na borda.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (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 modelos TinyML para uso eficiente de energia e memória.
Formato do curso
- Palestra e discussão interactiva.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução à TinyML e à IoT
- O que é TinyML?
- Benefícios da TinyML nas aplicações IoT
- Comparação da TinyML com a IA tradicional baseada na nuvem
- Visão geral das ferramentas TinyML: TensorFlow Lite, Edge Impulse
Configuração do ambiente TinyML
- Instalação e configuração do Arduino IDE
- Configurar o Edge Impulse para o desenvolvimento de modelos TinyML
- Compreensão dos microcontroladores para IoT (ESP32, Arduino, Raspberry Pi Pico)
- Ligar e testar componentes de hardware
Desenvolver modelos Machine Learning para IoT
- Recolha e pré-processamento de dados de sensores IoT
- Construir e treinar modelos ML ligeiros
- Conversão de modelos para o formato TensorFlow Lite
- Otimização de modelos para restrições de memória e energia
Implementação de modelos de IA em dispositivos IoT
- Colocar em funcionamento e executar modelos de ML em microcontroladores
- Validação do desempenho do modelo em cenários IoT do mundo real
- Depuração e otimização de implementações TinyML
Implementar a manutenção preditiva com TinyML
- Utilização de ML para monitorização do estado do equipamento
- Técnicas de deteção de anomalias baseadas em sensores
- Implementação de modelos de manutenção preditiva em dispositivos IoT
Sensores inteligentes e Edge AI na IoT
- Melhoria das aplicações IoT com sensores alimentados por TinyML
- Deteção e classificação de eventos em tempo real
- Casos de utilização: monitorização ambiental, agricultura inteligente, IoT industrial
Segurança e otimização em TinyML para a IoT
- Privacidade e segurança dos dados em aplicações de IA de ponta
- Técnicas para reduzir o consumo de energia
- Tendências futuras e avanços em TinyML para a IoT
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Experiência com IoT ou desenvolvimento de sistemas incorporados
- Familiaridade com programação Python ou C/C++
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Conhecimento de hardware e periféricos de microcontroladores
Público-alvo
- Programadores de IoT
- Engenheiros incorporados
- Profissionais de IA
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TinyML for IoT Applications - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (1)
As competências orais e o lado humano do formador (Augustin).
Jeremy Chicon - TE Connectivity
Curso - NB-IoT for Developers
Máquina Traduzida
Próximas Formações Provisórias
Cursos Relacionados
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 HorasEste 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.
Advanced Edge AI Techniques
14 HorasEste 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.
Building AI Solutions on the Edge
14 HorasEste 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.
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 HorasEste 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.
Digital Transformation with IoT and Edge Computing
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário e gerentes de negócios que desejam entender o potencial da IoT e da computação de ponta para permitir eficiência, processamento em tempo real e inovação em vários setores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios da IoT e da computação de ponta e seu papel na transformação digital.
- Identificar casos de uso para IoT e computação de ponta nos setores de manufatura, logística e energia.
- Diferenciar entre arquiteturas de computação de ponta e de nuvem e cenários de implantação.
- Implementar soluções de computação periférica para manutenção preditiva e tomada de decisões em tempo real.
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 HorasEste 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.
Edge AI in Autonomous Systems
14 HorasEste 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.
Edge AI for IoT Applications
14 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais do setor que desejam aproveitar o Edge AI para aprimorar os aplicativos de IoT com recursos inteligentes de processamento e análise de dados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
- Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
- Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
- Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
- Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.
Edge Computing
7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a gerentes de produto e desenvolvedores que desejam usar Edge Computing para descentralizar o gerenciamento de dados para um desempenho mais rápido, aproveitando dispositivos inteligentes localizados na rede de origem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos e as vantagens de Edge Computing.
- Identificar os casos de uso e exemplos onde Edge Computing pode ser aplicado.
- Projetar e construir soluções Edge Computing para um processamento de dados mais rápido e custos operacionais reduzidos.
Federated Learning in IoT and Edge Computing
14 HorasEste 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.
Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de sistemas embarcados de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos de TinyML e seus benefícios para aplicativos de IA de ponta.
- Configure um ambiente de desenvolvimento para projetos TinyML.
- Treine, otimize e implante modelos de IA em microcontroladores de baixa potência.
- Usar TensorFlow Lite e Edge Impulse para implementar aplicações TinyML do mundo real.
- Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.
NB-IoT for Developers
7 HorasNeste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão sobre os vários aspectos de NB-IoT (também conhecido como LTE Cat NB1) à medida que desenvolvem e implantam um aplicativo baseado em amostra NB-IoT.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Identificar os diferentes componentes do NB-IoT e como se encaixam para formar um ecossistema.
- Compreender e explicar as caraterísticas de segurança incorporadas nos dispositivos NB-IoT.
- Desenvolver uma aplicação simples para rastrear dispositivos NB-IoT.
Setting Up an IoT Gateway with ThingsBoard
35 HorasThingsBoard é uma plataforma IoT de código aberto que oferece gerenciamento de dispositivos, coleta de dados, processamento e visualização para sua solução IoT.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como integrar ThingsBoard em suas soluções de IoT.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar ThingsBoard
- Compreender os fundamentos dos recursos e da arquitetura ThingsBoard
- Crie aplicativos IoT com ThingsBoard
- Integrar ThingsBoard com o Kafka para roteamento de dados do dispositivo de telemetria
- Integrar ThingsBoard com Apache Spark para agregação de dados de vários dispositivos
Público-alvo
- Engenheiros de software
- Engenheiros de hardware
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.
Introduction to TinyML
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de nível iniciante e cientistas de dados que desejam entender os fundamentos do TinyML, explorar seus aplicativos e implantar modelos de IA em microcontroladores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos de TinyML e seu significado.
- Implante modelos de IA leves em microcontroladores e dispositivos de borda.
- Otimize e ajuste os modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
- Aplicar TinyML para aplicações do mundo real, como reconhecimento de gestos, deteção de anomalias e processamento de áudio.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 HorasThis instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
- Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
- Optimize AI inference for low-power consumption.
- Integrate TinyML with real-world IoT applications.