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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à IA na Borda em Contextos Industriais

  • Por que o computing de borda é importante na manufatura
  • Comparação com a IA baseada em cloud
  • Casos de utilização em visão, manutenção preditiva e controlo

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, podamento e quantização de modelos
  • Utilização de TensorFlow Lite e ONNX para implantação embebida
  • Equilíbrio entre precisão e velocidade em ambientes restritos

Visão Computacional e Fusão de Sensores na Borda

  • Inspeção visual e monitorização baseadas em borda
  • Integração de dados de múltiplos sensores (vibração, temperatura, câmaras)
  • Detecção de anomalias em tempo real com Edge Impulse

Comunicação e Intercâmbio de Dados

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

Implantação e Testes em Campo

  • Empacotamento e implantação de modelos em dispositivos de borda
  • Monitorização do desempenho e gestão de atualizações
  • Estudo de caso: ciclo de decisão em tempo real com atuação local

Escalabilidade e Manutenção de Sistemas de IA na Borda

  • Estratégias de gestão de dispositivos de borda
  • Atualizações remotas e ciclos de retraining de modelos
  • Considerações sobre o ciclo de vida para implantação de grau industrial

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos sistemas embebidos ou das arquiteturas de IoT
  • Experiência com programação em Python ou C/C++
  • Familiaridade com o desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina

Público-alvo

  • Desenvolvedores embebidos
  • Equipas de IoT industrial

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