Curso de Implementando IA em Microcontroladores com TinyML

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, 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.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a engenheiros industriais intermediários, profissionais da manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções de Edge AI na automação industrial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender o papel da Edge AI na automação industrial.
• Implementar soluções de manutenção preditiva usando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para controle de qualidade em processos de fabricação.
• Otimizar processos industriais usando Edge AI.
• Deploy e gerenciar soluções de Edge AI em ambientes industriais.

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.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a planejadores urbanos, engenheiros civis e gerentes de projetos de cidades inteligentes intermediários que desejam aproveitar a Edge AI para iniciativas de cidades inteligentes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI nas infraestruturas de cidades inteligentes.
• Implementar soluções de Edge AI para gerenciamento de tráfego e vigilância.
• Otimizar recursos urbanos usando tecnologias de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas existentes de cidades inteligentes.
• Abordar considerações éticas e regulatórias nas implantações de cidades inteligentes.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

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.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada para desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação no edge.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware edge.
• Implementar técnicas como poda e outras otimizações para melhorar o desempenho do modelo.
• Implantar modelos de IA otimizados em diferentes dispositivos edge.

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.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Brasil está direcionada a engenheiros e cientistas de dados iniciantes que desejam compreender os fundamentos do TinyML, explorar suas aplicações e implantar modelos de IA em microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e sua importância.
• Implantar modelos leves de IA em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Otimizar e ajustar modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
• Aplicar TinyML para aplicações do mundo real como reconhecimento de gestos, detecção de anomalias e processamento de áudio.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de sistemas embarcados, desenvolvedores IoT e pesquisadores de IA que desejam implementar técnicas TinyML para aplicações de IA em hardware eficiente energeticamente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de TinyML e IA nas bordas.
• Deploy modelos leves de AI em microcontroladores.
• Otimizar a inferência AI para baixo consumo de energia.
• Integrar TinyML com aplicações IoT do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.