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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Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida