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Federated Learning and Edge AI

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 Portugal (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 for Secure AI Collaboration

2025-05-21 09:30
14 Horas
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Federated Learning for Healthcare

2025-06-04 09:30
21 Horas
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

2025-06-18 09:30
14 Horas
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-07-02 09:30
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

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