Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução ao Edge AI em Sistemas Autônomos
- Visão geral do Edge AI e sua importância nos sistemas autônomos
- Benefícios e desafios na implementação de Edge AI em sistemas autônomos
- Tendências e inovações atuais no Edge AI para autonomia
- Aplicações práticas e estudos de caso
Processamento em Tempo Real em Sistemas Autônomos
- Fundamentos do processamento de dados em tempo real
- Modelos de IA para tomada de decisões em tempo real
- Manipulação de fluxos de dados e fusão de sensores
- Exemplos práticos e estudos de caso
Edge AI em Veículos Autônomos
- Modelos de IA para percepção e controle de veículos
- Desenvolvimento e implementação de soluções de IA para navegação em tempo real
- Integração do Edge AI com sistemas de controle de veículos
- Estudos de caso de Edge AI em veículos autônomos
Edge AI em Drones
- Modelos de IA para percepção e controle de voo de drones
- Processamento de dados e tomada de decisões em tempo real em drones
- Implementação do Edge AI para voo autônomo e evitação de obstáculos
- Exemplos práticos e estudos de caso
Edge AI em Robótica
- Modelos de IA para percepção e manipulação robóticas
- Processamento e controle em tempo real em sistemas robóticos
- Integração do Edge AI com arquiteturas de controle robótico
- Estudos de caso de Edge AI na robótica
Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações Autônomas
- Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e deep learning relevantes
- Treinamento e otimização de modelos para implantação na borda
- Ferramentas e frameworks para Edge AI autônomo (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validação e avaliação de modelos em configurações autônomas
Implantação de Soluções de Edge AI em Sistemas Autônomos
- Etapas para implantar modelos de IA em diferentes hardware na borda
- Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos da borda
- Monitoramento e gerenciamento de modelos de IA implantados
- Exemplos práticos de implantação e estudos de caso
Considerações Éticas e Regulatórias
- Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos baseados em IA
- Lidar com vieses e equidade nos modelos de IA autônomos
- Conformidade com regulamentos e padrões em sistemas autônomos
- Melhores práticas para implantação responsável de IA em sistemas autônomos
Avaliação e Otimização do Desempenho
- Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em sistemas autônomos
- Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
- Estratégias para otimizar o desempenho de modelos de IA em aplicações autônomas
- Lidar com desafios de latência, confiabilidade e escalabilidade
Casos de Uso Inovadores e Aplicações
- Aplicações avançadas do Edge AI em sistemas autônomos
- Estudos de caso detalhados em diversos domínios autônomos
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades no Edge AI para autonomia
Projetos Práticos e Exercícios
- Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para um sistema autônomo
- Projetos e cenários do mundo real
- Exercícios em grupo colaborativo
- Apresentações de projetos e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com robótica, sistemas autônomos ou tecnologias relacionadas
Público-alvo
- Engenheiros de robótica
- Desenvolvedores de veículos autônomos
- Pesquisadores de IA
14 Horas