Cursos de Edge AI em Natal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, cientistas de dados e especialistas em segurança que desejam implementar técnicas de aprendizado federado para treinar modelos de IA em vários dispositivos de borda, preservando a privacidade dos dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios da aprendizagem federada em Edge AI.
• Implementar modelos de aprendizagem federados usando TensorFlow Federated e Py Torch.
• Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
• Abordar os desafios de privacidade e segurança de dados na aprendizagem federada.
• Implementar e monitorizar sistemas de aprendizagem federada em aplicações do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a tecnólogos de varejo de nível iniciante a intermediário, desenvolvedores de IA e analistas de negócios que desejam aplicar soluções Edge AI para sistemas de checkout inteligentes, gerenciamento de estoque e envolvimento personalizado do cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda como Edge AI aprimora as operações de varejo e a experiência do cliente.
• Implemente sistemas de pagamento sem caixa e checkout inteligente alimentados por IA.
• Otimize o gerenciamento de inventário com rastreamento e análise em tempo real.
• Utilize a visão computacional e a IA para experiências personalizadas na loja.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Esta formação presencial (online ou in loco) é dirigida a desenvolvedores de IA embarcada de nível intermediário e especialistas em computação de borda que desejam ajustar e otimizar modelos leves de AI para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compactação para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Afinar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implantar modelos otimizados em plataformas de hardware reais na borda.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de visão computacional de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de Edge AI e suas aplicações em visão computacional.
• Implantar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
• Use estruturas como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para implantação de modelo.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência de baixa latência.

This instructor-led, live training in Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de robótica de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e especialistas em automação que desejam implementar Edge AI para aplicativos de robótica.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado, desenvolvedores incorporados e engenheiros de hardware que desejam implementar modelos de IA em dispositivos de baixa potência, minimizando o consumo de energia.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios de executar a IA em dispositivos com eficiência energética.
• Otimizar redes neurais para inferência de baixa potência.
• Utilize técnicas de quantização, poda e compressão de modelos.
• Implante modelos de IA em hardware de ponta com uso mínimo de energia.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros incorporados e engenheiros de robótica que desejam otimizar e implantar modelos de IA em plataformas NVIDIA Jetson para aplicativos de ponta.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da IA de ponta e do hardware NVIDIA Jetson.
• Otimize os modelos de IA para implantação em dispositivos de borda.
• Use o TensorRT para acelerar a inferência de aprendizado profundo.
• Implante modelos de IA usando o JetPack SDK e o ONNX Runtime.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
• Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
• Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de finanças de nível intermediário, desenvolvedores de fintech e especialistas em IA que desejam implementar soluções Edge AI em serviços financeiros.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
• Implemente sistemas de deteção de fraude usando o Edge AI.
• Melhore o atendimento ao cliente por meio de soluções orientadas por IA.
• Aplique o Edge AI para gerenciamento de riscos e tomada de decisões.
• Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes financeiros.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros industriais de nível intermediário, profissionais de manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções Edge AI em automação industrial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel da Edge AI na automação industrial.
• Implementar soluções de manutenção preditiva usando o Edge AI.
• Aplique técnicas de IA para controle de qualidade nos processos de fabricação.
• Otimize os processos industriais usando o Edge AI.
• Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes industriais.

Edge AI é a implantação de modelos de inteligência artificial diretamente em dispositivos e máquinas na borda da rede, permitindo uma tomada de decisão em tempo real com latência mínima.

Esta formação presencial (online ou no local) é voltada para profissionais avançados de sistemas embarcados e IoT que desejam implantar sistemas lógicos e de controle alimentados por IA em ambientes de manufatura onde velocidade, confiabilidade e operação offline são cruciais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender a arquitetura e benefícios dos sistemas AI na borda.
• Criar e otimizar modelos AI para implantação em dispositivos embarcados.
• Usar ferramentas como TensorFlow Lite e OpenVINO para inferência de baixa latência.
• Integrar inteligência na borda com sensores, atuadores e protocolos industriais.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
• Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a planejadores urbanos de nível intermediário, engenheiros civis e gerentes de projetos de cidades inteligentes que desejam aproveitar o Edge AI para iniciativas de cidades inteligentes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel da Edge AI em infraestruturas de cidades inteligentes.
• Implemente soluções Edge AI para gerenciamento e vigilância de tráfego.
• Otimize os recursos urbanos usando as tecnologias Edge AI.
• Integrar a Edge AI com os sistemas de cidades inteligentes existentes.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em implantações de cidades inteligentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário, administradores de sistema e pesquisadores de ética de IA que desejam proteger e implantar eticamente as soluções Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios de segurança e privacidade no Edge AI.
• Implemente as melhores práticas para proteger dispositivos e dados de borda.
• Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações do Edge AI.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com os regulamentos.
• Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicativos Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos de saúde.
• Implementar soluções Edge AI em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Conceber e implementar sistemas de monitorização de doentes utilizando a IA de ponta.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações de IA na área da saúde.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

O kit Ascend CANN da Huawei permite inferências poderosas de IA em dispositivos de borda, como o Ascend 310. O CANN fornece ferramentas essenciais para compilação, otimização e implantação de modelos onde a capacidade de processamento e memória são limitadas.

Esta formação presidida por instrutor (online ou no local) destina-se a desenvolvedores e integradores de IA intermediários que desejam implantar e otimizar modelos em dispositivos de borda Ascend usando a cadeia de ferramentas CANN.

Até o final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Preparar e converter modelos de IA para Ascend 310 utilizando as ferramentas do CANN.
• Criar pipelines de inferência leves usando MindSpore Lite e AscendCL.
• Otimizar o desempenho dos modelos para ambientes com limitações de processamento e memória.
• Implantar e monitorar aplicações de IA em casos práticos de borda.

Formato do Curso

• Aula interativa e demonstração.
• Trabalho laboratorial prático com modelos específicos para borda e cenários.
• Exemplos de implantação ao vivo em hardware virtual ou físico de borda.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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 os modelos TinyML para uma utilização eficiente da energia e da memória.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de TI que desejam obter uma compreensão abrangente do Edge AI do conceito à implementação prática, incluindo configuração e implantação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI.
• Desenvolva, treine e otimize os modelos do Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicativos do Edge AI.
• Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Abordar considerações éticas e práticas recomendadas na implementação da Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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.

As unidades MLU da Cambricon (Machine Learning) são chips especializados de IA otimizados para inferência e treinamento em cenários de borda e datacenter.

Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores intermediários que desejam construir e implantar modelos de IA usando o framework BANGPy e o SDK Neuware na hardware MLU da Cambricon.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar os ambientes de desenvolvimento do BANGPy e Neuware.
• Desenvolver e otimizar modelos baseados em Python e C++ para as unidades MLU da Cambricon.
• Implantar modelos em dispositivos de borda e data center que executam o tempo de execução Neuware.
• Integrar fluxos de trabalho de ML com recursos de aceleração específicos do MLU.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Uso prático do BANGPy e Neuware para desenvolvimento e implantação.
• Exercícios guiados focados em otimização, integração e teste.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado baseado no modelo do dispositivo Cambricon ou caso de uso específico, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante e profissionais de TI que desejam entender os fundamentos do Edge AI e seus aplicativos introdutórios.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI.
• Desenvolva e implante aplicativos simples do Edge AI.
• Identifique e compreenda os casos de uso e os benefícios do Edge AI.