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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Edge AI em Sistemas Autónomos

  • Visão geral do Edge AI e a sua importância em sistemas autónomos
  • Benefícios principais e desafios de implementar Edge AI em sistemas autónomos
  • Tendências atuais e inovações em Edge AI para autonomia
  • Aplicações do mundo real e estudos de caso

Processamento em Tempo Real em Sistemas Autónomos

  • Fundamentos do processamento de dados em tempo real
  • Modelos de IA para tomada de decisão em tempo real
  • Tratamento de fluxos de dados e fusão de sensores
  • Exemplos práticos e estudos de caso

Edge AI em Veículos Autónomos

  • Modelos de IA para perceção e controlo de veículos
  • Desenvolvimento e implementação de soluções de IA para navegação em tempo real
  • Integração do Edge AI com sistemas de controlo do veículo
  • Estudos de caso de Edge AI em veículos autónomos

Edge AI em Drones

  • Modelos de IA para perceção e controlo de voo em drones
  • Processamento de dados em tempo real e tomada de decisão em drones
  • Implementação de Edge AI para voo autónomo e evasão de obstáculos
  • Exemplos práticos e estudos de caso

Edge AI em Robótica

  • Modelos de IA para perceção e manipulação robótica
  • Processamento e controlo em tempo real em sistemas robóticos
  • Integração do Edge AI com arquiteturas de controlo robótico
  • Estudos de caso de Edge AI em robótica

Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações Autónomas

  • Visão geral dos modelos de aprendizagem automática e deep learning relevantes
  • Treino e otimização de modelos para implantação em borda
  • Ferramentas e frameworks para Edge AI autónoma (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
  • Validação e avaliação de modelos em configurações autónomas

Implementação de Soluções de Edge AI em Sistemas Autónomos

  • Passos para implantar modelos de IA em vários hardware de borda
  • Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos de borda
  • Monitorização e gestão de modelos de IA implantados
  • Exemplos práticos de implementação e estudos de caso

Considerações Éticas e Regulatórias

  • Garantir segurança e fiabilidade em sistemas de IA autónomos
  • Abordar viés e equidade em modelos de IA autónomos
  • Conformidade com regulamentos e normas em sistemas autónomos
  • Boas práticas para implantação responsável de IA em sistemas autónomos

Avaliação de Desempenho e Otimização

  • Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em sistemas autónomos
  • Ferramentas para monitorização em tempo real e depuração
  • Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA em aplicações autónomas
  • Abordar desafios de latência, fiabilidade e escalabilidade

Casos de Uso Inovadores e Aplicações

  • Aplicações avançadas de Edge AI em sistemas autónomos
  • Estudos de caso aprofundados em vários domínios autónomos
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências futuras e oportunidades em Edge AI para autonomia

Projetos e Exercícios Práticos

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizagem automática
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendada)
  • Familiaridade com robótica, sistemas autónomos ou tecnologias relacionadas

Público-Alvo

  • Engenheiros de robótica
  • Desenvolvedores de veículos autónomos
  • Investigadores em IA

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