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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Edge AI

  • Definição e conceitos-chave
  • Diferenças entre Edge AI e Cloud AI
  • Vantagens e desafios da Edge AI
  • Visão geral das aplicações de Edge AI

Arquitetura da Edge AI

  • Componentes dos sistemas de Edge AI
  • Requisitos de hardware e software
  • Fluxo de dados nas aplicações de Edge AI
  • Integração com sistemas existentes

Configuração do Ambiente de Edge AI

  • Introdução às plataformas de Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalação dos softwares e bibliotecas necessários
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento
  • Inicialização da configuração de Edge AI

Desenvolvimento de Modelos de Edge AI

  • Visão geral de modelos de machine learning e deep learning para dispositivos de borda
  • Treino de modelos especificamente para despliegue em borda
  • Técnicas para otimização de modelos para dispositivos de borda
  • Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestão e Pré-processamento de Dados para Edge AI

  • Técnicas de recolha de dados para ambientes de borda
  • Pré-processamento e aumento de dados (data augmentation) para dispositivos de borda
  • Gestão de pipelines de dados em dispositivos de borda
  • Garantia de privacidade e segurança de dados em ambientes de borda

Despliegue de Aplicações de Edge AI

  • Passos para implementar modelos em vários dispositivos de borda
  • Técnicas para monitorização e gestão de modelos implementados
  • Processamento de dados e inferência em tempo real em dispositivos de borda
  • Estudos de caso e exemplos práticos de despliegue

Integração de Edge AI com Sistemas IoT

  • Ligação de soluções de Edge AI a dispositivos e sensores IoT
  • Protocolos de comunicação e métodos de troca de dados
  • Criação de uma solução ponta a ponta de Edge AI e IoT
  • Exemplos práticos e casos de uso

Casos de Uso e Aplicações

  • Aplicações específicas de indústria da Edge AI
  • Estudos de caso detalhados em saúde, setor automóvel e casas inteligentes
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências futuras e oportunidades na Edge AI

Considerações Éticas e Boas Práticas

  • Garantia de privacidade e segurança nas implementações de Edge AI
  • Abordagem de vieses e equidade nos modelos de Edge AI
  • Conformidade com regulamentos e normas
  • Boas práticas para implementação responsável de IA

Projetos e Exercícios Práticos

  • Desenvolvimento de uma aplicação complexa de Edge AI
  • Projetos e cenários do mundo real
  • Exercícios colaborativos em grupo
  • Apresentações de projetos e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de IA e aprendizagem automática (machine learning)
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendada)
  • Familiaridade com conceitos de computação em borda (edge computing) e IoT

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Profissionais de TI

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