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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Edge AI em Robótica

  • O que é a Edge AI?
  • Porquê a Edge AI é essencial para a robótica
  • Desafios da IA em tempo real em sistemas autónomos

Implementação de Modelos de IA em Dispositivos de Borda

  • Inferência de IA em NVIDIA Jetson e outro hardware de borda
  • Utilização do TensorFlow Lite e ONNX para implementação em borda
  • Otimização de modelos de IA para execução em tempo real

Perceção em Tempo Real para Sistemas Autónomos

  • Visão por computador para navegação robótica
  • Fusão de sensores: LiDAR, câmaras e IMUs
  • Edge AI para deteção e rastreamento de objetos

Tomada de Decisões e Controlo em Robótica

  • Aprendizagem por reforço para comportamentos autónomos
  • Planeamento de trajetos e evasão de obstáculos
  • Otimização de latência em sistemas de IA em tempo real

Integração de IA com ROS (Robot Operating System)

  • Visão geral do ROS e do seu ecossistema
  • Execução de modelos de perceção baseados em IA no ROS
  • Edge AI em aplicações de robótica multi-robótica e de enxames

Otimização de IA para Sistemas Robóticos de Baixo Consumo

  • Arquiteturas eficientes de redes neurais para robótica
  • Redução do consumo de energia em robôs movidos a IA
  • Implementação de IA em plataformas robóticas alimentadas a bateria

Aplicações do Mundo Real e Tendências Futuras

  • Drones autónomos e robôs industriais
  • Assistentes robóticos impulsionados por IA
  • Avanços futuros na Edge AI para robótica

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de modelos de IA e aprendizagem automática
  • Experiência com sistemas embebidos ou robótica
  • Conhecimentos básicos de computação em tempo real

Público-Alvo

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

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