Programa do Curso

Introdução ao Edge AI e NVIDIA Jetson

  • Visão geral de aplicações de edge AI
  • Introdução à hardware NVIDIA Jetson
  • Componentes do SDK JetPack e ambiente de desenvolvimento

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalando o SDK JetPack e configurando a placa Jetson
  • Entendendo TensorRT e otimização do modelo
  • Configurando o ambiente de tempo de execução

Otimizando Modelos AI para Implantação no Edge

  • Técnicas de quantização e poda do modelo
  • Usando TensorRT para aceleração do modelo
  • Convertendo modelos para o formato ONNX

Implantação de Modelos AI em Dispositivos Jetson

  • Executando inferência com TensorRT
  • Integrando modelos AI com aplicações em tempo real
  • Otimizando desempenho e reduzindo latência

Visão Computacional e Aprendizado Profundo no Jetson

  • Implantação de modelos de classificação de imagem e detecção de objetos
  • Usando AI para análise de vídeo em tempo real
  • Implementação de aplicações robóticas alimentadas por IA

Segurança Edge AI e Otimização do Desempenho

  • Protegendo modelos AI em dispositivos no edge
  • Eficiência energética e gerenciamento térmico
  • Escalando aplicações de IA nos plataformas Jetson

Implementação do Projeto e Casos Reais de Uso

  • Construindo uma solução IoT alimentada por AI
  • Implantação de AI em sistemas autônomos
  • Estudos de caso de IA em dispositivos no edge

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com treinamento e inferência de modelos de IA
  • Conhecimento básico de sistemas embarcados
  • Familiaridade com programação em Python

Público-alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de sistemas embarcados
  • Engenheiros robóticos
 21 Horas

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