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

Próximas Formações Provisórias

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