Cursos de Computação de Borda em Gaia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

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 conduzido por instrutor (online ou presencial) em Gaia é voltado para profissionais de TI e gerentes de negócios de nível intermediário que desejam entender o potencial da IoT e do edge computing para promover eficiência, processamento em tempo real e inovação em vários setores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IoT e do edge computing e seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso para a IoT e o edge computing nos setores de manufatura, logística e energia.
• Diferenciar entre arquiteturas de edge e cloud computing e cenários de implantação.
• Implementar soluções de edge computing para manutenção preditiva e tomada de decisão em tempo real.