Cursos de Aprendizado Federado em Almada

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (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, lecionada por instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e de dados de nível intermédio que desejam compreender e implementar técnicas de aprendizagem federada para a aprendizagem automática com preservação de privacidade e para soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os conceitos fundamentais e os benefícios da aprendizagem federada.
• Implementar estratégias de treino distribuído para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizagem federada para garantir colaborações sensíveis a dados.
• Explorar estudos de caso e exemplos práticos de aprendizagem federada na saúde e nas finanças.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Almada (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 ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que pretendam aplicar técnicas de Aprendizado Federado para reforçar a privacidade de dados e a IA colaborativa na indústria financeira.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e os benefícios do Aprendizado Federado nas finanças.
• Implementar modelos de Aprendizado Federado para aplicações financeiras com preservação de privacidade.
• Analisar dados financeiros de forma colaborativa, sem comprometer a privacidade.
• Aplicar o Aprendizado Federado a cenários financeiros reais, como a deteção de fraude e a gestão de riscos.

Esta formação ao vivo, ministrada por um formador, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam aplicar a Aprendizagem Federada a cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e uma colaboração eficaz entre instituições.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Aprendizagem Federada na saúde.
• Implementar modelos de Aprendizagem Federada garantindo a privacidade dos dados dos pacientes.
• Colaborar no treino de modelos de IA em múltiplas instituições de saúde.
• Aplicar a Aprendizagem Federada a estudos de caso reais no setor da saúde.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas de Aprendizado Federado mais recentes e aplicá-las a projetos de IA de grande dimensão.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Otimizar algoritmos de Aprendizado Federado para melhorar o desempenho.
• Lidar com distribuições de dados não-IID no Aprendizado Federado.
• Escalar sistemas de Aprendizado Federado para despliegues em larga escala.
• Abordar considerações de privacidade, segurança e ética em cenários avançados de Aprendizado Federado.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam compreender e aplicar a Aprendizagem Federada para garantir a privacidade dos dados no desenvolvimento de IA.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e as vantagens da Aprendizagem Federada.
• Implementar modelos de aprendizagem automática que preservam a privacidade, utilizando técnicas de Aprendizagem Federada.
• Abordar os desafios da privacidade de dados no treino descentralizado de IA.
• Aplicar a Aprendizagem Federada em cenários do mundo real, em diversos setores.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais em início de carreira que desejam aprender os fundamentos do Federated Learning e as suas aplicações práticas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do Federated Learning.
• Implementar algoritmos básicos de Federated Learning.
• Tratar preocupações com a privacidade dos dados utilizando Federated Learning.
• Integrar Federated Learning em fluxos de trabalho de IA existentes.