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Programa do Curso

Introdução à Edge e à IA Agênica

  • Visão geral da IA agênica e da computação de borda
  • Considerações sobre latência, privacidade e largura de banda
  • Comparação arquitetural: agentes em nuvem vs. agentes em borda

Projetando Arquiteturas de Agentes Leves

  • Desconstruindo o loop do agente para sistemas restritos
  • Design assíncrono para computação eficiente
  • Equilibrando autonomia e conectividade

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

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

Implementando Inferência em Dispositivo

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

Integrando Agentes com Hardware e IoT

  • Conexão de sensores, atuadores e módulos IoT
  • Pipelines de coleta e processamento de dados locais
  • Operação offline e comportamento ativado por eventos

Otimização e Monitoramento

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

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

  • Projeto de um pequeno agente autônomo para uma tarefa de IoT ou robótica
  • Implementação de inferência de modelos e lógica local
  • Teste e otimização para latência e confiabilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com programação em Python
  • Compreensão básica dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
  • Familiaridade com conceitos de computação embutida ou de borda

Público-Alvo

  • Desenvolvedores embarcados integrando IA em sistemas de hardware
  • Engenheiros de ML de borda projetando soluções de inferência em dispositivo
  • Equipes de robótica implantando IA agênica para operação autônoma
 21 Horas

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