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Programa do Curso

Introdução à Edge AI em Ambientes Industriais

  • Por que a computação em borda é importante na manufatura
  • Comparação com IA baseada em nuvem
  • Casos de uso em visão computacional, manutenção preditiva e controle

Plataformas de Hardware e Restrições no Nível do Dispositivo

  • Visão geral de hardware de borda comum (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Considerações sobre processamento, memória e energia
  • Seleção da plataforma adequada para o tipo de aplicação

Desenvolvimento e Otimização de Modelos para a Borda

  • Técnicas de compressão, poda e quantização de modelos
  • Uso do TensorFlow Lite e ONNX para implantação embarcada
  • Equilíbrio entre precisão e velocidade em ambientes restritos

Visão Computacional e Fusão de Sensores na Borda

  • Inspeção e monitoramento visual baseados em borda
  • Integração de dados de múltiplos sensores (vibração, temperatura, câmeras)
  • Detecção de anomalias em tempo real com Edge Impulse

Comunicação e Troca de Dados

  • Uso do MQTT para mensagens industriais
  • Integração com sistemas SCADA, OPC-UA e PLC
  • Segurança e resiliência nas comunicações de borda

Implantação e Testes de Campo

  • Empacotamento e implantação de modelos em dispositivos de borda
  • Monitoramento de desempenho e gerenciamento de atualizações
  • Estudo de caso: loop de decisão em tempo real com atuação local

Escala e Manutenção de Sistemas de Edge AI

  • Estratégias de gerenciamento de dispositivos de borda
  • Atualizações remotas e ciclos de re-treino de modelos
  • Considerações sobre o ciclo de vida para implantação em nível industrial

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento de sistemas embarcados ou arquiteturas IoT
  • Experiência com programação em Python ou C/C++
  • Familiaridade com o desenvolvimento de modelos de machine learning

Público-Alvo

  • Desenvolvedores embarcados
  • Equipes de IoT Industrial
 21 Horas

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