São Paulo - Naçōes Unidas Tower

Av. das Nações Unidas 12495, 15ºAndar, São Paulo , Brasil

O centro Regus está instalado no 15º andar do edifício Torre Nações Unidas, com 17º andares no total. Localizado no Brooklin Novo, um distrito comercial em constante expansão, possui fácil acesso às principais vias da cidade, aeroporto nacional e linhas de transporte público.

São Paulo, Top Center Paulista

Av. Paulista 854,, São Paulo , Brasil, 01310-100

O centro de negócios Top Center está localizado no 10º andar da Av Paulista. A região oferece excelentes opções para transporte com fácil acesso à linhas de ônibus, estações de metrô, aeroportos nacionais e internacionais ou qualquer outra região de São Paulo. O centro está a cerca de 250 metros da estação de metrô Trianon Masp além de oferecer fácil acesso à Avenida Brigadeiro Luis Antonio.

Campinas - Shopping Galleria Plaza

Avenida Doutor José Bonifácio Coutinho Nogueira, 150, Campinas, Brasil, 13091-611

Acelere seus negócios e encontre um ambiente estimulante para suas ideias e inovações em Campinas, no Vale do Silício no Brasil. O Shopping Galleria Plaza faz parte de um ambiente universitário e de pesquisa vibrante, onde você encontrará uma cultura forte para apoiar e incubar ideias de negócios.

São Paulo - Domo Corporate ABC

Avenida José Versolato, 101 , Sao Bernardo do Campo, Brasil, 09750-730

Estabeleça sua empresa no principal distrito comercial de São Bernardo do Campo, com fortes laços históricos com as indústrias automobilística e de manufatura. O Domo Corporate ABC é uma das localizações privilegiadas na cidade, próximo a importantes ligações de transporte e ao popular shopping Metrópole. Além das vistas deslumbrantes através das janelas do chão ao teto, você desfrutará de um café bar no local, serviços de concierge e estacionamento com manobrista. Após o expediente, aproveite a próspera cena cultural e vida noturna da cidade.

Explore nossos cursos

Federated Learning and Edge AI

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de IA e dados de nível intermediário que desejam entender e implementar técnicas de aprendizado federado para aprendizado de máquina com preservação da privacidade e soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os principais conceitos e benefícios da aprendizagem federada.
  • Implementar estratégias de treinamento distribuído para modelos de IA.
  • Aplique técnicas de aprendizado federado para proteger colaborações sensíveis a dados.
  • Explore estudos de caso e exemplos práticos de aprendizado federado em saúde e finanças.
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.
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Federated Learning for Finance

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas Federated Learning para aprimorar a privacidade de dados e a IA colaborativa no setor financeiro. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em finanças.
  • Implementar modelos Federated Learning para aplicativos financeiros que preservam a privacidade.
  • Analisar dados financeiros de forma colaborativa sem comprometer a privacidade.
  • Aplicar Federated Learning a cenários financeiros do mundo real, como deteção de fraudes e gerenciamento de riscos.
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Federated Learning for Healthcare

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning a cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e a colaboração efetiva entre as instituições. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender o papel da Federated Learning nos cuidados de saúde.
  • Implementar modelos Federated Learning, garantindo a privacidade dos dados do paciente.
  • Colaborar no treinamento de modelos de IA em várias instituições de saúde.
  • Aplicar Federated Learning a estudos de caso de saúde do mundo real.
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Advanced Federated Learning Techniques

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas de ponta Federated Learning e aplicá-las a projetos de IA em larga escala. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Otimizar os algoritmos Federated Learning para melhorar o desempenho.
  • Lidar com distribuições de dados não-IID em Federated Learning.
  • Escalar sistemas Federated Learning para implantações em larga escala.
  • Abordar privacidade, segurança e considerações éticas em cenários avançados Federated Learning.
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar Federated Learning para garantir a privacidade dos dados no desenvolvimento de IA. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning.
  • Implementar modelos de aprendizado de máquina com preservação da privacidade usando técnicas Federated Learning.
  • Abordar os desafios da privacidade de dados no treinamento descentralizado de IA.
  • Aplique Federated Learning em cenários do mundo real em vários setores.
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Introduction to Federated Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender os fundamentos de Federated Learning e suas aplicações práticas. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios do Federated Learning.
  • Implementar algoritmos básicos de Federated Learning.
  • Abordar as preocupações com a privacidade dos dados usando Federated Learning.
  • Integrar Federated Learning em fluxos de trabalho de IA existentes.
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Última Atualização:

Próximas Formações Provisórias

Federated Learning in IoT and Edge Computing

2025-06-23 09:30
14 Horas
Campinas - Shopping Galleria Plaza
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

Introduction to Federated Learning

2025-07-07 09:30
14 Horas
São Paulo - Domo Corporate ABC
$ 20883 (On-line)
$ 21143 (Sala de aula)

Federated Learning and Edge AI

2025-07-21 09:30
21 Horas
São Paulo - Naçōes Unidas Tower
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

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