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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Borda e à IA Agêntica

  • Vista geral da IA agêntica e da computação de borda
  • Considerações sobre latência, privacidade e largura de banda
  • Comparação arquitetónica: agentes na cloud vs. na borda

Desenho de Arquiteturas de Agentes Leves

  • Decomposição do ciclo do agente para sistemas restritos
  • Design assíncrono para computação eficiente
  • Equilíbrio entre autonomia e conectividade

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalação de frameworks Python para IA de borda
  • Configuração do TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
  • Implementação de ambientes de teste em Raspberry Pi ou dispositivos similares

Implementação de Inferência no Dispositivo

  • Conversão e quantização de modelos para implementação em borda
  • Execução de inferência com TensorFlow Lite e ONNX Runtime
  • Integração dos resultados da inferência nos ciclos de decisão do agente

Integração de Agentes com Hardware e IoT

  • Ligação de sensores, atuadores e módulos IoT
  • Pipelines de recolha e processamento local de dados
  • Operação offline e comportamento disparado por eventos

Otimização e Monitorização

  • Ajuste de desempenho para baixo consumo e alta velocidade
  • Técnicas de cache de borda e compressão de modelos
  • Monitorização e depuração de agentes de borda

Projeto Prático: Implementação de um Agente Leve em Hardware de Borda

  • Desenho de um pequeno agente autónomo para tarefas de IoT ou robótica
  • Implementação de inferência de modelos e lógica local
  • Teste e otimização para latência e fiabilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em programação com Python
  • Compreensão básica de fluxos de trabalho de machine learning
  • Familiaridade com conceitos de computação embarcada ou de borda

Público-Alvo

  • Desenvolvedores embarcados que integram IA em sistemas de hardware
  • Engenheiros de ML de borda que desenham soluções de inferência no dispositivo
  • Equipas de robótica que implementam IA agêntica para operação autónoma

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