Formações ao vivo em Aprendizado Federado, online ou presenciais, conduzidas por instrutores, demonstram, através de prática interativa e prática, como usar técnicas descentralizadas de aprendizagem de máquina para treinar modelos em fontes de dados distribuídas sem partilhar dados sensíveis.
A formação em Aprendizado Federado está disponível como "formação ao vivo online" ou "formação ao vivo presencial". A formação ao vivo online (também conhecida como "formação ao vivo remota") é realizada por meio de um ambiente de ambiente de trabalho remoto interativo. A formação ao vivo presencial pode ser realizada localmente nas instalações do cliente em Gaia ou nos centros de formação corporativa da NobleProg em Gaia.
O Aprendizado Federado é também conhecido como Aprendizado Colaborativo.
NobleProg — O seu fornecedor local de formação
Holiday Inn Porto - Gaia
220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal
Do Porto de Metro
Se vier do centro do Porto:
Apanhe a Linha D do Metro (linha amarela) em direção a Vila d’Este.
Saia na estação João de Deus.
A partir de João de Deus, caminhe cerca de 13 minutos até: Rua Diogo Macedo 220, 4400-107 Vila Nova de Gaia.
Da Estação de Comboios de Vila Nova de Gaia
Se por “estação de comboios local” se refere à Vila Nova de Gaia-Devesas:
A morada fica a aproximadamente 12 minutos a pé da estação Vila Nova de Gaia-Devesas, de acordo com as informações sobre a localização do alojamento.
Pode, portanto, ir diretamente a pé até ao alojamento, sem necessidade de apanhar o metro.
Esta formação ao vivo, com instrutor, em Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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 Gaia (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.
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