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
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- 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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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