Curso de Aprendizagem Federada e IA de Borda

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor (online ou presencial), está direcionada a praticantes avançados de IA, pesquisadores e desenvolvedores que desejam dominar as últimas inovações em IA nas bordas, otimizar seus modelos de IA para implantação na borda e explorar aplicações especializadas em várias indústrias.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explorar técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização de modelos de IA nas bordas.
• Implementar estratégias inovadoras para implantar modelos de IA em dispositivos na borda.
• Utilizar ferramentas e frameworks especializados para aplicações avançadas de IA nas bordas.
• Otimizar o desempenho e eficiência das soluções de IA nas bordas.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes em IA nas bordas.
• Lidar com considerações éticas avançadas e segurança na implantação de IA nas bordas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA na Borda e seus benefícios.
• Configurar e configurar o ambiente de computação em borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança nas aplicações de IA na Borda.

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é dirigido a engenheiros de robótica intermediários, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores em IA que desejam aproveitar a Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e benefícios da Edge AI em sistemas autônomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções de Edge AI em veículos autônomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
• Tratar considerações éticas e regulatórias nas aplicações de IA autônoma.

Esta formação presencial (online ou presencial) em Brasil, é direcionada a desenvolvedores e profissionais de TI intermediários que desejam adquirir uma compreensão abrangente do Edge AI, desde conceitos até a implementação prática, incluindo configuração e implantação.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicações de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Tratar considerações éticas e melhores práticas na implementação do Edge AI.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Brasil (online ou presencial), é direcionada a profissionais de saúde intermediários, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam utilizar Edge AI para soluções inovadoras em saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implementar modelos de IA em dispositivos edge para aplicações em saúde.
• Implementar soluções de Edge AI em dispositivos wearables e ferramentas diagnósticas.
• Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes usando Edge AI.
• Abordar questões éticas e regulatórias nas aplicações de IA na saúde.

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 ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor, em Brasil (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em IA e dados que desejam compreender e implementar técnicas de aprendizado federado para machine learning com preservação da privacidade e soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais e as vantagens do aprendizado federado.
• Implementar estratégias de treinamento distribuído para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizado federado para colaborações seguras em dados sensíveis.
• Explorar estudos de caso e exemplos práticos de aprendizado federado na área de saúde e finanças.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é direcionado a desenvolvedores e profissionais de TI com nível iniciante que desejam entender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações introdutórias.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura da Edge AI.
• Configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver e implantar aplicações simples de Edge AI.
• Identificar e compreender os casos de uso e benefícios da Edge AI.

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é liderado por um instrutor e direcionado a profissionais de nível intermediário em cibersegurança, administradores de sistemas e pesquisadores em ética da IA que desejam garantir segurança e deploy ético de soluções Edge AI.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de segurança e privacidade na Edge AI.
• Implementar práticas recomendadas para garantir a segurança de dispositivos de borda e dados.
• Desenvolver estratégias para mitigar riscos de segurança em deploy de Edge AI.
• Lidar com considerações éticas e assegurar conformidade com regulamentos.
• Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicações Edge AI.