Programa do Curso
Introdução à IA na Borda e ao Nano Banana
- Características-chave dos workloads de IA na borda
- Arquitetura e capacidades do Nano Banana
- Comparação entre estratégias de implantação na borda versus em nuvem
Preparando Modelos para Implantação na Borda
- Seleção e avaliação de modelos de linha de base
- Considerações sobre dependências e compatibilidade
- Exportando modelos para otimização adicional
Técnicas de Compressão de Modelos
- Estratégias de poda e esparsidade estrutural
- Compartilhamento de pesos e redução de parâmetros
- Avaliando os impactos da compressão
Quantização para Desempenho na Borda
- Métodos de quantização pós-treinamento
- Workflows de treinamento com conscientização da quantização
- Abordagens INT8, FP16 e de precisão mista
Aceleração com Nano Banana
- Usando aceleradores do Nano Banana
- Integrando ONNX e backends de hardware
- Benchmarking de inferência acelerada
Implantação em Dispositivos de Borda
- Integrando modelos em aplicações embarcadas ou móveis
- Configuração e monitoramento em tempo de execução
- Solução de problemas de implantação
Perfilagem de Desempenho e Análise de Trade-offs
- Latência, throughput e restrições térmicas
- Trade-offs entre precisão e desempenho
- Estratégias de otimização iterativa
Melhores Práticas para Manutenção de Sistemas de IA na Borda
- Versionamento e atualizações contínuas
- Rollback de modelos e gerenciamento de compatibilidade
- Considerações sobre segurança e integridade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Experiência com desenvolvimento de modelos baseado em Python
- Familiaridade com arquiteturas de redes neurais
Público-alvo
- Engenheiros de ML
- Cientistas de dados
- Praticantes de MLOps
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Testemunhos de Clientes (1)
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