Cursos de Edge AI em Porto Alegre

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor Porto Alegre (online ou presencial), destina-se 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.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do aprendizado federado na IA na borda.
• Implementar modelos de aprendizado federado usando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
• Abordar desafios de privacidade e segurança de dados no aprendizado federado.
• Implantar e monitorar sistemas de aprendizado federado em aplicações do mundo real.

Este treinamento vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (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 Porto Alegre (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.

Este treinamento vivo com instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) é destinado a tecnólogos do varejo, desenvolvedores de IA e analistas de negócios de nível iniciante a intermediário que desejam aplicar soluções de IA na borda para sistemas de caixas inteligentes, gestão de estoque e engajamento personalizado com o cliente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender como a IA na borda aprimora as operações de varejo e a experiência do cliente.
• Implementar sistemas de pagamento com caixa inteligente e sem caixeiro impulsionados por IA.
• Otimizar a gestão de estoque com rastreamento em tempo real e análises.
• Utilizar visão computacional e IA para experiências personalizadas nas lojas físicas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA embarcada e especialistas em computação perimetral de nível intermediário que desejam realizar ajuste fino e otimizar modelos de IA leves para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se 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.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e suas aplicações na visão computacional.
• Implantar modelos de aprendizado profundo otimizados em dispositivos de borda para análise de imagens e vídeos em tempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para a implantação de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência de baixa latência.

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

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e da IA na borda.
• Implantar modelos de IA leves em microcontroladores.
• Otimizar a inferência de IA para baixo consumo de energia.
• Integrar o TinyML em aplicações reais de IoT.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a engenheiros de robótica, desenvolvedores de IA e especialistas em automação de nível intermediário a avançado que desejam implementar Edge AI para aplicações robóticas.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI em sistemas autônomos.
• 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 visão computacional e fusão de sensores para autonomia robótica.

Agentes de Borda e Leves é um curso prático focado na implantação de cargas de trabalho de IA agêntica em dispositivos com recursos limitados. Os participantes aprendem a construir, otimizar e gerenciar agentes leves capazes de raciocínio local e inferência, melhorando a velocidade, a privacidade e a confiabilidade em ambientes distribuídos. O curso enfatiza o ajuste de desempenho, o design de baixa latência e a integração entre hardware e software.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implementar e otimizar sistemas agênticos em dispositivos locais usando Python e frameworks de IA para borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os desafios de executar IA agêntica em dispositivos de borda.
• Criar loops de agentes leves adequados para ambientes restritos.
• Implementar inferência local usando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile e ONNX.
• Integrar agentes com sensores, atuadores e plataformas IoT.
• Otimizar o desempenho, o consumo de energia e a latência para operação em tempo real.

Formato do Curso

• Palestras interativas e demonstrações práticas.
• Desenvolvimento mão na massa em ambientes locais ou emulados.
• Aprendizado baseado em projetos e exercícios de implementação guiada.

Opções de Personalização do Curso

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Porto Alegre (online ou presencial), é destinado a engenheiros de IA avançados, desenvolvedores de sistemas embarcados e engenheiros de hardware que desejam implementar modelos de IA em dispositivos de baixo consumo, minimizando o consumo energético.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de executar IA em dispositivos energeticamente eficientes.
• Otimizar redes neurais para inferência de baixo consumo.
• Utilizar técnicas de quantização, poda e compressão de modelos.
• Implantar modelos de IA em hardware de borda com o menor consumo possível.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutores em Porto Alegre (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros embarcados e engenheiros de robótica que desejam otimizar e implantar modelos de IA nas plataformas NVIDIA Jetson para aplicações de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA de borda e do hardware NVIDIA Jetson.
• Otimizar modelos de IA para implantação em dispositivos de borda.
• Utilizar o TensorRT para acelerar a inferência de deep learning.
• Implantar modelos de IA usando o JetPack SDK e o ONNX Runtime.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação em borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
• Aplicar técnicas de compressão de modelos para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
• Implementar poda (pruning) e outras técnicas de otimização para aprimorar o desempenho do modelo.
• Implantar modelos de IA otimizados em diversos dispositivos de borda.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (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.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é voltada para profissionais financeiros de nível intermediário, desenvolvedores de fintech e especialistas em IA que desejam implementar soluções de Edge AI nos serviços financeiros.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
• Implementar sistemas de detecção de fraudes utilizando Edge AI.
• Aprimorar o atendimento ao cliente por meio de soluções impulsionadas por IA.
• Aplicar Edge AI na gestão de riscos e na tomada de decisões.
• Implantar e gerenciar soluções de Edge AI em ambientes financeiros.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a engenheiros industriais de nível intermediário, profissionais da manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções de Edge AI na automação industrial.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na automação industrial.
• Implementar soluções de manutenção preditiva utilizando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para controle de qualidade em processos manufatureiros.
• Otimizar processos industriais com o uso de Edge AI.
• Implantar e gerenciar soluções de Edge AI em ambientes industriais.

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

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor (online ou presencial) é destinado a profissionais avançados de sistemas embarcados e IoT que desejam implantar lógica baseada em IA e sistemas de controle em ambientes de manufatura, onde velocidade, confiabilidade e operação offline são críticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os benefícios dos sistemas de Edge AI.
• Construir e otimizar modelos de IA para implantação em dispositivos embarcados.
• Utilizar ferramentas como TensorFlow Lite e OpenVINO para inferência de baixa latência.
• Integrar a inteligência de borda com sensores, atuadores e protocolos industriais.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitas exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

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 Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA de nível intermediário que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de 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.
• Implantar modelos do TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI utilizando o TensorFlow Lite.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a planejadores urbanos, engenheiros civis e gestores de projetos de cidades inteligentes de nível intermediário que desejam alavancar o Edge AI em iniciativas para cidades inteligentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel do Edge AI nas infraestruturas de cidades inteligentes.
• Implementar soluções de Edge AI para gestão de tráfego e vigilância.
• Otimizar recursos urbanos utilizando tecnologias de Edge AI.
• Integrar o Edge AI com sistemas existentes de cidades inteligentes.
• Abordar considerações éticas e regulamentares nas implementações de cidades inteligentes.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é direcionado a profissionais de cibersegurança de nível intermediário, administradores de sistemas e pesquisadores de ética em IA que desejam proteger e implementar eticamente soluções de IA de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de segurança e privacidade na IA de borda.
• Implementar boas práticas para proteger dispositivos de borda e dados.
• Desenvolver estratégias para mitigar riscos de segurança em implantações de IA de borda.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as regulamentações.
• Realizar avaliações de segurança e auditorias para aplicações de IA de borda.

Esta formação orientada por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) destina-se 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.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios do 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.
• Abordar considerações éticas e regulatórias em aplicações de IA autônomas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é voltado para profissionais de saúde de nível intermediário, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar a IA na borda para criar soluções inovadoras em saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da IA na borda na área da saúde.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações em saúde.
• Implementar soluções de IA na borda em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes utilizando IA na borda.
• Abordar questões éticas e regulatórias nas aplicações de IA em saúde.

A Edge AI (inteligência artificial na borda) permite que modelos de IA sejam executados diretamente em dispositivos embarcados ou com recursos limitados, reduzindo a latência e o consumo de energia, enquanto aumenta a autonomia e a privacidade nos sistemas robóticos.

Este treinamento instruído por um especialista (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores de sistemas embarcados e engenheiros de robótica de nível intermediário que desejam implementar técnicas de inferência e otimização de aprendizado de máquina diretamente no hardware dos robôs, utilizando TinyML e frameworks de Edge AI.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e da Edge AI para robótica.
• Converter e implantar modelos de IA para inferência no dispositivo.
• Otimizar modelos para velocidade, tamanho e eficiência energética.
• Integrar sistemas de Edge AI nas arquiteturas de controle robótico.
• Avaliar o desempenho e a precisão em cenários do mundo real.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Prática hands-on usando toolchains de TinyML e Edge AI.
• Exercícios práticos em plataformas de hardware embarcado e robótico.

Opções de Personalização do Curso

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

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 Porto Alegre (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.

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 ao vivo ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que desejam alavancar o Edge AI para aprimorar as aplicações de IoT com capacidades de processamento inteligente de dados e análise.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e sua aplicação em IoT.
• Configurar e ajustar ambientes 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 o Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.

Esta formação orientada por instrutores em Porto Alegre (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de IoT de nível intermediário, engenheiros embarcados e profissionais de IA que desejam implementar TinyML para manutenção preditiva, detecção de anomalias e aplicações de sensores inteligentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e suas aplicações em IoT.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos de IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de ML em microcontroladores de baixo consumo.
• Implementar manutenção preditiva e detecção de anomalias usando TinyML.
• Otimizar modelos TinyML para uso eficiente de energia e memória.

Esta formação prática e presencial em Porto Alegre (online ou no local) destina-se a programadores e profissionais de TI de nível intermediário que desejam adquirir uma compreensão abrangente do Edge AI, desde o conceito até à implementação prática, incluindo configuração e implantação.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em <local> (online ou presencial), destina-se a engenheiros de sistemas embarcados e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e seus benefícios para aplicações de IA na borda.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento para projetos de TinyML.
• Treinar, otimizar e implantar modelos de IA em microcontroladores de baixo consumo de energia.
• Utilizar o TensorFlow Lite e o Edge Impulse para implementar aplicações reais de TinyML.
• Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.

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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores iniciantes e profissionais de TI que desejam compreender os fundamentos da IA na borda e suas aplicações introdutórias.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura da IA na borda.
• Configurar e preparar ambientes para IA na borda.
• Desenvolver e implantar aplicativos simples de IA na borda.
• Identificar e entender os casos de uso e os benefícios da IA na borda.