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Programa do Curso
Introdução ao Edge AI
- Definição e conceitos-chave
- Diferenças entre Edge AI e Cloud AI
- Vantagens e desafios do Edge AI
- Visão geral das aplicações de Edge AI
Arquitetura de Edge AI
- Componentes dos sistemas de Edge AI
- Requisitos de hardware e software
- Fluxo de dados em aplicações de Edge AI
- Integração com sistemas existentes
Configurando o Ambiente de Edge AI
- Introdução a plataformas de Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalação do software e bibliotecas necessários
- Configuração do ambiente de desenvolvimento
- Inicialização da configuração de Edge AI
Desenvolvendo Modelos de Edge AI
- Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e deep learning para dispositivos de borda
- Treinamento de modelos específicos para implantação em dispositivos de borda
- Técnicas para otimizar modelos para dispositivos de borda
- Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gerenciamento e Pré-processamento de Dados para Edge AI
- Técnicas de coleta de dados para ambientes de borda
- Pré-processamento e aumento de dados para dispositivos de borda
- Gerenciamento de pipelines de dados em dispositivos de borda
- Garantindo privacidade e segurança dos dados em ambientes de borda
Implantação de Aplicações de Edge AI
- Etapas para implantar modelos em diferentes dispositivos de borda
- Técnicas para monitoramento e gerenciamento de modelos implantados
- Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos de borda
- Estudos de caso e exemplos práticos de implantação
Integração de Edge AI com Sistemas IoT
- Conectando soluções de Edge AI a dispositivos e sensores IoT
- Protocolos de comunicação e métodos de troca de dados
- Construção de uma solução end-to-end de Edge AI e IoT
- Exemplos práticos e casos de uso
Casos de Uso e Aplicações
- Aplicações específicas do setor para Edge AI
- Estudos de caso detalhados em saúde, automotivo e casas inteligentes
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades no Edge AI
Considerações Éticas e Melhores Práticas
- Garantindo privacidade e segurança nas implantações de Edge AI
- Lidando com viés e equidade em modelos de Edge AI
- Conformidade com regulamentos e padrões
- Melhores práticas para a implementação responsável de IA
Projetos Práticos e Exercícios
- Desenvolvimento de uma aplicação complexa de Edge AI
- Projetos reais e cenários do mundo real
- Exercícios colaborativos em grupo
- Apresentações e feedback de projetos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com os conceitos de computação em borda e IoT
Público-alvo
- Desenvolvedores
- Profissionais de TI
14 Horas