Programa do Curso

Introdução ao Edge AI na Robótica

  • O que é Edge AI?
  • Por que o Edge AI é essencial para a robótica
  • Desafios da IA em tempo real em sistemas autônomos

Deploying AI Models on Edge Devices

  • Inferência de AI no NVIDIA Jetson e outros hardwares edge
  • Usando TensorFlow Lite e ONNX para deploy em borda
  • Otimizando modelos de AI para execução em tempo real

Percepção em Tempo Real para Sistemas Autônomos

  • Visão computacional para navegação robótica
  • Fusão de sensores: LiDAR, câmeras e IMUs
  • Edge AI para detecção e rastreamento de objetos

Tomada de Decisões e Controle na Robótica

  • Aprendizado por reforço para comportamentos autônomos
  • Planejamento de rota e evitação de obstáculos
  • Otimização de latência em sistemas AI em tempo real

Integrando AI com ROS (Robot Operating System)

  • Visão geral do ROS e seu ecossistema
  • Executando modelos de percepção baseados em IA no ROS
  • Edge AI em aplicações de robôs múltiplos e enxames

Otimizando AI para Sistemas Robóticos de Baixo Consumo

  • Arquiteturas eficientes de redes neurais para robótica
  • Reduzindo o consumo de energia em robôs dirigidos por IA
  • Deploying AI on battery-powered robotic platforms

Aplicações Reais e Tendências Futuras

  • Drones autônomos e robôs industriais
  • Assistentes robóticos alimentados por IA
  • Avanços futuros em Edge AI para robótica

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de IA e modelos de aprendizado de máquina
  • Experiência com sistemas embarcados ou robótica
  • Conhecimento básico de computação em tempo real

Público-alvo

  • Engenheiros de robótica
  • Desenvolvedores de IA
  • Especialistas em automação
 21 Horas

Próximas Formações Provisórias

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