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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à IA em Borda e ao Nano Banana
- Características principais das cargas de trabalho de IA em borda
- Arquitetura e capacidades do Nano Banana
- Comparação entre estratégias de implantação em borda vs. nuvem
Preparação de Modelos para Implantação em Borda
- Seleção de modelos e avaliação da linha de base
- Considerações sobre dependências e compatibilidade
- Exportação de modelos para otimização adicional
Técnicas de Compressão de Modelos
- Estratégias de poda e esparsidade estrutural
- Partilha de pesos e redução de parâmetros
- Avaliação dos impactos da compressão
Quantização para Desempenho em Borda
- Métodos de quantização pós-treino
- Fluxos de trabalho de treino consciente da quantização
- Aproximações INT8, FP16 e de precisão mista
Aceleração com Nano Banana
- Utilização de aceleradores Nano Banana
- Integração de ONNX e backends de hardware
- Testes de desempenho (benchmarking) de inferência acelerada
Implantação em Dispositivos de Borda
- Integração de modelos em aplicações embebidas ou móveis
- Configuração e monitorização em tempo de execução
- Resolução de problemas de implantação
Perfil de Desempenho e Análise de Compromissos
- Restrições de latência, capacidade de processamento (throughput) e térmicas
- Compromissos entre precisão e desempenho
- Estratégias de otimização iterativa
Boas Práticas para Manutenção de Sistemas de IA em Borda
- Versionamento e atualizações contínuas
- Reversão de modelos (rollback) e gestão de compatibilidade
- Considerações de segurança e integridade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning.
- Experiência no desenvolvimento de modelos baseados em Python.
- Familiaridade com arquiteturas de redes neurais.
Público-Alvo
- Engenheiros de ML.
- Cientistas de dados.
- Especialistas em MLOps.
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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