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Programa do Curso
Conceitos avançados em IA de ponta
- Mergulho profundo na arquitetura da IA do Edge
- Análise comparativa da Edge AI e da IA na nuvem
- Últimas tendências e tecnologias emergentes em Edge AI
- Casos de uso e aplicativos avançados
Técnicas avançadas de otimização de modelos
- Quantização e poda para dispositivos de borda
- Destilação de conhecimento para modelos leves
- Transferência de aprendizagem para aplicações de IA de ponta
- Automatização de processos de otimização de modelos
Estratégias de implantação de ponta
- Containerização e orquestração para IA de borda
- Implantação de modelos de IA usando plataformas de computação de borda (por exemplo, Edge TPU, Jetson Nano)
- Soluções de inferência em tempo real e de baixa latência
- Gerenciamento de atualizações e escalabilidade em dispositivos de borda
Ferramentas e estruturas especializadas
- Exploração de ferramentas avançadas (por exemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Utilizar ferramentas de otimização específicas do hardware
- Integração de modelos de IA com hardware de ponta especializado
- Estudos de caso de ferramentas em ação
Afinação e monitorização do desempenho
- Técnicas de avaliação comparativa do desempenho em dispositivos periféricos
- Ferramentas para monitorização e depuração em tempo real
- Abordar a latência, o rendimento e a eficiência energética
- Estratégias para otimização e manutenção contínuas
Use Cases e aplicações inovadoras
- Aplicações específicas do sector da IA de ponta avançada
- Cidades inteligentes, veículos autónomos, IoT industrial, cuidados de saúde e muito mais
- Estudos de casos de implementações bem-sucedidas de IA no Edge
- Tendências futuras e direcções de investigação em IA no Edge
Considerações avançadas sobre ética e segurança
- Garantir uma segurança robusta nas implementações de IA no Edge
- Abordar questões éticas complexas na IA de ponta
- Implementação de técnicas de IA que preservam a privacidade
- Conformidade com regulamentos avançados e normas da indústria
Projectos práticos e exercícios avançados
- Desenvolver e otimizar uma aplicação complexa de IA no Edge
- Projectos do mundo real e cenários avançados
- Exercícios de grupo colaborativos e desafios de inovação
- Apresentações de projectos e feedback de especialistas
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento profundo dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Proficiência em linguagens de programação (Python recomendado)
- Experiência com computação de ponta e implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta
Público-alvo
- Profissionais de IA
- Investigadores
- Programadores
14 Horas