Programa do Curso
Introdução à Edge AI e ao TinyML
- Visão geral da IA na borda (edge)
- Vantagens e desafios de executar IA em dispositivos
- Casos de uso em robótica e automação
Fundamentos do TinyML
- Aprendizado de máquina para sistemas com recursos limitados
- Quantização, poda e compressão de modelos
- Frameworks e plataformas de hardware suportados
Desenvolvimento e Conversão de Modelos
- Treino de modelos leves usando TensorFlow ou PyTorch
- Conversão de modelos para TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
- Teste e validação da precisão do modelo
Implementação de Inferência no Dispositivo
- Implantação de modelos de IA em placas embutidas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integração da inferência com a percepção e o controle robótico
- Execução de previsões em tempo real e monitoramento de desempenho
Otimização para Desempenho na Borda (Edge)
- Redução de latência e consumo de energia
- Aceleração de hardware usando NPUs e GPUs
- Marcações (benchmarking) e análise (profiling) de inferência embutida
Frameworks e Ferramentas de Edge AI
- Trabalho com TensorFlow Lite e Edge Impulse
- Exploração de opções de implantação do PyTorch Mobile
- Depuração e ajuste de fluxos de trabalho de ML embutido
Integração Prática e Estudos de Caso
- Projetando sistemas de percepção de Edge AI para robôs
- Integrando TinyML com arquiteturas robóticas baseadas em ROS
- Estudos de caso: navegação autônoma, detecção de objetos, manutenção preditiva
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento de sistemas embarcados
- Experiência com programação em Python ou C++
- Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Desenvolvedores embarcados
- Engenheiros de robótica
- Integradores de sistemas que trabalham com dispositivos inteligentes
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Testemunhos de Clientes (2)
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