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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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