Cursos de Edge AI em Braga

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a investigadores de IA de nível avançado, cientistas de dados e especialistas em segurança que desejem implementar técnicas de aprendizado federado para treinar modelos de IA em múltiplos dispositivos de borda, preservando a privacidade dos dados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do aprendizado federado na IA de Borda.
• Implementar modelos de aprendizado federado utilizando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
• Abordar desafios de privacidade e segurança de dados no aprendizado federado.
• Implementar e monitorizar sistemas de aprendizado federado em aplicações reais.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a profissionais de agritech, especialistas em IoT e engenheiros de IA de nível iniciante a intermédio que desejam desenvolver e implantar soluções de Edge AI para a agricultura inteligente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitorização de culturas e gado baseados em IA.
• Desenvolver soluções de irrigação automatizada e sensores ambientais.
• Otimizar a eficiência agrícola utilizando análises de Edge AI em tempo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Braga (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, com instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a tecnólogos do retalho, desenvolvedores de IA e analistas de negócios, de nível inicial a intermédio, que desejam aplicar soluções de Edge AI em sistemas de checkout inteligente, gestão de inventário e interação personalizada com o cliente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como a Edge AI melhora as operações do retalho e a experiência do cliente.
• Implementar sistemas de checkout inteligente e de pagamento sem caixas, impulsionados por IA.
• Otimizar a gestão de inventário com rastreamento e analíticas em tempo real.
• Utilizar visão por computador e IA para experiências personalizadas em loja.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Braga (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 ao vivo, conduzida por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA embarcada e especialistas em computação de edge de nível intermédio que desejam otimizar e ajustar modelos de IA leves para implementação em dispositivos com recursos limitados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implementação em edge.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho dos modelos e a latência.
• Realizar o ajuste fino dos modelos utilizando aprendizagem por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implementar modelos otimizados em plataformas de hardware edge reais.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Braga (online ou presencial), destina-se a engenheiros de visão computacional, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT com níveis intermédios a avançados, que pretendem implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Edge AI e as suas aplicações em visão computacional.
• Implantar modelos otimizados de deep learning em dispositivos de borda para análise de imagens e vídeos em tempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para a implantação de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência com baixa latência.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Braga (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, conduzida por instrutores, em Braga (online ou presencial), destina-se a engenheiros de robótica, desenvolvedores de IA e especialistas em automação de nível intermédio a avançado que pretendam implementar a Edge AI em aplicações de robótica.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI em sistemas autónomos.
• Implementar modelos de IA em dispositivos de borda para robótica em tempo real.
• Otimizar o desempenho da IA para a tomada de decisões com baixa latência.
• Integrar visão por computador e fusão de sensores para a autonomia robótica.

Este curso prático em Braga orienta-o na implementação de IA agêntica em dispositivos com recursos limitados. Aprenda a criar, otimizar e gerir agentes leves para raciocínio local utilizando Python, TensorFlow Lite e PyTorch Mobile, melhorando a velocidade, a privacidade e a fiabilidade.

Esta formação ao vivo, com formador, em Braga (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA de nível avançado, desenvolvedores embarcados e engenheiros de hardware que desejam implementar modelos de IA em dispositivos de baixo consumo, minimizando o desperdício energético.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os desafios da execução de IA em dispositivos energeticamente eficientes.
• Otimizar redes neurais para inferência de baixo consumo.
• Utilizar técnicas de quantização, poda e compressão de modelos.
• Implementar modelos de IA em hardware de edge com consumo energético mínimo.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA de nível intermédio, engenheiros de sistemas embutidos e engenheiros de robótica que desejam otimizar e implementar modelos de IA em plataformas NVIDIA Jetson para aplicações de borda.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da IA de borda e do hardware NVIDIA Jetson.
• Otimizar modelos de IA para implementação em dispositivos de borda.
• Utilizar o TensorRT para acelerar a inferência de deep learning.
• Implementar modelos de IA utilizando o JetPack SDK e o ONNX Runtime.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA de nível intermédio, engenheiros de machine learning e arquitetos de sistemas que pretendam otimizar modelos de IA para implantação edge.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compressão de modelos para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência dos modelos em hardware edge.
• Implementar poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho dos modelos.
• Implantar modelos de IA otimizados em vários dispositivos edge.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Braga (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 ao vivo, liderada por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a profissionais de finanças de nível intermédio, desenvolvedores de fintech e especialistas em IA que desejem implementar soluções de Edge AI em serviços financeiros.

Ao término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
• Implementar sistemas de deteção de fraude utilizando Edge AI.
• Melhorar o atendimento ao cliente através de soluções baseadas em IA.
• Aplicar Edge AI para gestão de riscos e apoio à decisão.
• Implantar e gerir soluções de Edge AI em ambientes financeiros.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a engenheiros industriais de nível intermédio, profissionais de manufatura e desenvolvedores de IA que pretendem implementar soluções de Edge AI na automação industrial.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel do Edge AI na automação industrial.
• Implementar soluções de manutenção preditiva utilizando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para o controlo de qualidade em processos de manufatura.
• Otimizar processos industriais utilizando Edge AI.
• Implantar e gerir soluções de Edge AI em ambientes industriais.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e praticantes de IA de nível intermédio que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de Edge AI.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e o seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA utilizando o TensorFlow Lite.
• Implantar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de edge.
• Utilizar ferramentas e técnicas para a conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI com o TensorFlow Lite.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a planeadores urbanos, engenheiros civis e gestores de projetos de cidades inteligentes de nível intermédio que desejem alavancar a Edge AI para iniciativas de cidades inteligentes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI nas infraestruturas de cidades inteligentes.
• Implementar soluções de Edge AI para gestão de tráfego e vigilância.
• Otimizar recursos urbanos utilizando tecnologias de Edge AI.
• Integrar a Edge AI com sistemas existentes de cidades inteligentes.
• Abordar considerações éticas e regulatórias nas implantações de cidades inteligentes.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a profissionais de cibersegurança de nível intermédio, administradores de sistemas e investigadores de ética da IA que desejem implementar e gerir soluções de Edge AI de forma segura e ética.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de segurança e privacidade em Edge AI.
• Implementar as melhores práticas para a proteção de dispositivos edge e dados.
• Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações de Edge AI.
• Abordar as considerações éticas e garantir o cumprimento das regulamentos.
• Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicações de Edge AI.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Braga (online ou presencial), destina-se a engenheiros de robótica de nível intermédio, desenvolvedores de veículos autónomos e investigadores em IA que desejem aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autónomos.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender o papel e os benefícios do Edge AI em sistemas autónomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções de Edge AI em veículos autónomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controlo utilizando Edge AI.
• Abordar considerações éticas e regulatórias em aplicações de IA autónoma.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA de nível intermédio que pretendam aproveitar o potencial da IA na Periferia para criar soluções de saúde inovadoras.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da IA na Periferia nos cuidados de saúde.
• Desenvolver e implementar modelos de IA em dispositivos de periferia para aplicações em saúde.
• Implementar soluções de IA na Periferia em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Conceber e implementar sistemas de monitorização de pacientes utilizando IA na Periferia.
• Abordar considerações éticas e regulatórias nas aplicações de IA em saúde.

Esta formação ao vivo em Braga guia engenheiros de nível intermédio na implantação de modelos TinyML para robótica. Aprenda a otimizar a inferência para velocidade e energia, a integrar IA em sistemas de controlo e a criar soluções robóticas autónomas, de baixa latência, diretamente em hardware embebido.

Esta formação de 21 horas em Braga 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 Braga (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, com instrutor, em Braga (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, com instrutor, em Braga (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.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de TI de nível intermédio que desejam adquirir uma compreensão abrangente da Edge AI, desde o conceito até à implementação prática, incluindo configuração e despliegue.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da Edge AI.
• Configurar e preparar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Edge AI.
• Implementar e gerir aplicações de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Abordar considerações éticas e boas práticas na implementação de Edge AI.

Esta formação presencial, conduzida por instrutor em Braga (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, ministrada por instrutor em Braga (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de TI em nível inicial que desejam compreender os fundamentos da Edge AI e as suas aplicações introdutórias.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

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