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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Edge AI

  • Definição e principais conceitos
  • Diferenças entre Edge AI e IA em nuvem
  • Benefícios e casos de uso da Edge AI
  • Visão geral de dispositivos e plataformas de borda

Configuração do Ambiente de Borda

  • Introdução a dispositivos de borda (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalação dos softwares e bibliotecas necessários
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento
  • Preparação do hardware para implantação de IA

Desenvolvimento de Modelos de IA para a Borda

  • Visão geral de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para dispositivos de borda
  • Técnicas para treinar modelos em ambientes locais e em nuvem
  • Otimização de modelos para implantação em borda (quantização, poda, etc.)
  • Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Implantação de Modelos de IA em Dispositivos de Borda

  • Etapas para implantar modelos de IA em vários hardwares de borda
  • Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos de borda
  • Monitoramento e gerenciamento de modelos implantados
  • Exemplos práticos e estudos de caso

Soluções e Projetos Práticos de IA

  • Desenvolvimento de aplicações de IA para dispositivos de borda (ex.: visão computacional, processamento de linguagem natural)
  • Projeto hands-on: Construindo um sistema de câmera inteligente
  • Projeto hands-on: Implementando reconhecimento de voz em dispositivos de borda
  • Projetos de grupo colaborativos e cenários do mundo real

Avaliação e Otimização de Desempenho

  • Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em dispositivos de borda
  • Ferramentas para monitoramento e depuração de aplicações de Edge AI
  • Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA
  • Abordando desafios de latência e consumo de energia

Integração com Sistemas IoT

  • Conectando soluções de Edge AI a dispositivos e sensores IoT
  • Protocolos de comunicação e métodos de troca de dados
  • Construção de uma solução completa de Edge AI e IoT de ponta a ponta
  • Exemplos práticos de integração

Considerações Éticas e de Segurança

  • Garantia de privacidade e segurança dos dados em aplicações de Edge AI
  • Abordagem de viés e equidade em modelos de IA
  • Conformidade com regulamentos e padrões
  • Boas práticas para implantação responsável de IA

Projetos e Exercícios Hands-On

  • Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI
  • Projetos e cenários do mundo real
  • Exercícios de grupo colaborativos
  • Apresentações de projetos e feedback

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
  • Familiaridade com os conceitos de computação de borda

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
  • Entusiastas da tecnologia

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