Programa do Curso
Introdução ao Edge AI e TinyML
- Visão geral da IA na borda
- Vantagens e desafios de rodar 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 suportadas
Desenvolvimento e Conversão de Modelos
- Treinando modelos leves usando TensorFlow ou PyTorch
- Convertendo modelos para TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
- Testando e validando a precisão dos modelos
Implementação de Inferência no Dispositivo
- Implantando modelos de IA em placas embarcadas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integrando inferência com percepção e controle robóticos
- Rodando previsões em tempo real e monitorando o desempenho
Otimização para Desempenho na Borda
- Reduzindo latência e consumo de energia
- Aceleração de hardware usando NPUs e GPUs
- Benchmarking e profiling de inferência embarcada
Frameworks e Ferramentas de Edge AI
- Trabalhando com TensorFlow Lite e Edge Impulse
- Explorando opções de implantação do PyTorch Mobile
- Depurando e ajustando fluxos de trabalho de ML embarcado
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
- Compreensão de sistemas embarcados
- Experiência com programação em Python ou C++
- Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Desenvolvedores embarcados
- Engenheiros robóticos
- Integradores de sistemas trabalhando com dispositivos inteligentes
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Testemunhos de Clientes (2)
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