Curso de Aprendizado Federado e IA na Borda

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de telecomunicações de nível intermediário, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram as aplicações de IA de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto na IA de borda.
• Implantar modelos de IA otimizados para aplicações de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real usando IA de borda e conectividade 5G.
• Otimizar cargas de trabalho de IA para desempenho eficiente em dispositivos de borda.

O curso "6G e a Borda Inteligente" é uma abordagem prospectiva que explora a integração das tecnologias sem fio 6G com computação de borda, ecossistemas de IoT (Internet das Coisas) e processamento de dados orientado por IA, para apoiar infraestruturas inteligentes, de baixa latência e adaptativas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a arquitetos de TI de nível intermediário que desejam compreender e projetar arquiteturas distribuídas de próxima geração, aproveitando a sinergia entre conectividade 6G e sistemas de borda inteligente.

Ao concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o 6G transformará as arquiteturas de computação de borda e IoT.
• Projetar sistemas distribuídos para operações autônomas, com alta largura de banda e latência ultra-reduzida.
• Integrar IA e análise de dados na borda para tomada de decisões inteligente.
• Planejar infraestruturas de borda escaláveis, seguras e resilientes, prontas para o 6G.
• Avaliar modelos de negócios e operacionais viabilizados pela convergência entre 6G e a borda.

Formato do Curso

• Palestras e discussões interativas.
• Estudos de caso e exercícios práticos de design de arquitetura.
• Simulação prática com ferramentas opcionais de borda ou contêineres.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA, pesquisadores e desenvolvedores de nível avançado que desejam dominar os últimos avanços em IA na borda, otimizar seus modelos de IA para implantação em dispositivos de borda e explorar aplicações especializadas em várias indústrias.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas de ponta de Aprendizado Federado e aplicá-las em projetos de IA em larga escala.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

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

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configurar e preparar o ambiente de computação em borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação na 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 em aplicações de Edge AI.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de segurança cibernética de nível avançado, engenheiros de IA e desenvolvedores de IoT que desejam implementar medidas robustas de segurança e estratégias de resiliência para sistemas de IA na borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos e vulnerabilidades de segurança em implantações de IA na borda.
• Implementar técnicas de criptografia e autenticação para proteção de dados.
• Projetar arquiteturas resilientes de IA na borda capazes de resistir a ameaças cibernéticas.
• Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de borda.

As MLUs (Unidades de Processamento para Aprendizado de Máquina) da Cambricon são chips de IA especializados, otimizados para inferência e treinamento em cenários de borda (edge) e datacenters.

Este treinamento instruído por um especialista (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de nível intermediário que desejam criar e implantar modelos de IA utilizando o framework BANGPy e o SDK Neuware em hardware MLU da Cambricon.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e preparar os ambientes de desenvolvimento do BANGPy e do Neuware.
• Desenvolver e otimizar modelos baseados em Python e C++ para MLUs da Cambricon.
• Implantar modelos em dispositivos de borda e datacenters que executam o tempo de execução (runtime) do Neuware.
• Integrar fluxos de trabalho de ML com recursos específicos de aceleração do MLU.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on com BANGPy e Neuware para desenvolvimento e implantação.
• Exercícios guiados focados em otimização, integração e testes.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso baseado no seu modelo de dispositivo Cambricon ou caso de uso, entre em contato conosco para providenciarmos.

A toolkit Ascend CANN da Huawei permite inferência poderosa de IA em dispositivos de borda, como o Ascend 310. O CANN fornece ferramentas essenciais para compilar, otimizar e implantar modelos em ambientes com recursos de processamento e memória limitados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores de IA e integradores de nível intermediário que desejam implantar e otimizar modelos em dispositivos de borda Ascend utilizando a toolchain CANN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstração prática.
• Exercícios práticos com modelos e cenários específicos para a borda.
• Exemplos de implantação ao vivo em hardware de borda virtual ou físico.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

Este treinamento vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de agtech de nível iniciante a intermediário, especialistas em IoT e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implementar soluções de Edge AI para agricultura inteligente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitoramento de culturas e gado baseados em IA.
• Desenvolver soluções automatizadas de irrigação e sensores ambientais.
• Otimizar a eficiência agrícola usando análises de Edge AI em tempo real.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais iniciantes que desejam aprender os fundamentos do Aprendizado Federado e suas aplicações práticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do Aprendizado Federado.
• Implementar algoritmos básicos de Aprendizado Federado.
• Abordar questões de privacidade dos dados utilizando o Aprendizado Federado.
• Integrar o Aprendizado Federado em fluxos de trabalho de IA existentes.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Aprendizado Federado para aprimorar a privacidade dos dados e a IA colaborativa na indústria financeira.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do Aprendizado Federado no setor financeiro.
• Implementar modelos de Aprendizado Federado para aplicações financeiras que preservam a privacidade.
• Analisar dados financeiros de forma colaborativa sem comprometer a privacidade.
• Aplicar o Aprendizado Federado em cenários financeiros reais, como detecção de fraudes e gestão de riscos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar o Aprendizado Federado em cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e uma colaboração eficaz entre instituições.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel do Aprendizado Federado na saúde.
• Implementar modelos de Aprendizado Federado, garantindo a privacidade dos dados dos pacientes.
• Colaborar no treinamento de modelos de IA entre várias instituições de saúde.
• Aplicar o Aprendizado Federado em estudos de caso reais da área da saúde.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor no Brasil (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar o Aprendizado Federado para otimizar soluções de IoT e computação de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do Aprendizado Federado em IoT e computação de borda.
• Implementar modelos de Aprendizado Federado 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 borda.
• Lidar com desafios relacionados à privacidade dos dados e às restrições de rede em sistemas IoT.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam compreender e aplicar o Aprendizado Federado para garantir a privacidade dos dados no desenvolvimento de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do Aprendizado Federado.
• Implementar modelos de aprendizado de máquina que preservam a privacidade usando técnicas de Aprendizado Federado.
• Abordar os desafios da privacidade dos dados no treinamento de IA descentralizado.
• Aplicar o Aprendizado Federado em cenários do mundo real em várias indústrias.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e dados de nível intermediário que desejam compreender e implementar técnicas de aprendizado federado para soluções de aprendizado de máquina que preservam a privacidade e colaboração de IA entre fontes de dados distribuídas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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