Curso de AI de Baixa Potência: Otimizando AI de borda para dispositivos eficientes energeticamente
A IA de baixa potência se concentra em otimizar modelos de IA para funcionar eficientemente em dispositivos de borda com recursos limitados e operados por bateria.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por um instrutor, é destinada a engenheiros de IA avançados, desenvolvedores embarcados e engenheiros de hardware que desejam implementar modelos de IA em dispositivos de baixa potência enquanto minimizam o consumo de energia.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os desafios de executar IA em dispositivos eficientes energeticamente.
- Otimizar redes neurais para inferência de baixa potência.
- Utilizar técnicas de quantização, poda e compressão de modelos.
- Deploy AI models on edge hardware with minimal power usage.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Introdução à IA de Baixo Consumo Energético
- Visão geral da IA em sistemas embarcados
- Desafios na implementação de IA em dispositivos de baixa potência
- Aplicações de IA eficientes energeticamente
Técnicas de Otimização de Modelos
- Quantização e seu impacto no desempenho
- Podas e compartilhamento de pesos
- Destilação de conhecimento para simplificação do modelo
Implementação de Modelos de IA em Hardware de Baixa Potência
- Utilização do TensorFlow Lite e ONNX Runtime para IA nos dispositivos da borda
- Otimização de modelos de IA com NVIDIA TensorRT
- Aceleração por hardware com Coral TPU e Jetson Nano
Redução do Consumo de Energia em Aplicações de IA
- Perfis de consumo energético e métricas de eficiência
- Arquiteturas computacionais de baixa potência
- Escalabilidade dinâmica da energia e técnicas adaptativas de inferência
Estudos de Caso e Aplicações no Mundo Real
- Dispositivos IoT com bateria alimentados por IA
- IA de baixa potência para saúde e vestíveis
- Aplicações de monitoramento ambiental e cidades inteligentes
Melhores Práticas e Tendências Futuras
- Otimização de IA nos dispositivos da borda para sustentabilidade
- Avanços em hardware de IA eficiente energeticamente
- Desenvolvimentos futuros na pesquisa de IA de baixo consumo energético
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos modelos de aprendizado profundo
- Experiência com sistemas embarcados ou deploy de IA
- Conhecimento básico de técnicas de otimização de modelos
Público-alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores embarcados
- Engenheiros de hardware
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- Explore técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização do modelo Edge AI.
- Implementar estratégias de ponta para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
- Utilize ferramentas e estruturas especializadas para aplicativos avançados de Edge AI.
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- Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
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- Entenda o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
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- Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
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- Compreender os fundamentos da IA em borda e hardware NVIDIA Jetson.
- Otimizar modelos de IA para implantação em dispositivos de borda.
- Utilizar o TensorRT para acelerar a inferência de aprendizado profundo.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI em infraestruturas de cidades inteligentes.
- Implemente soluções Edge AI para gerenciamento e vigilância de tráfego.
- Otimize os recursos urbanos usando as tecnologias Edge AI.
- Integrar a Edge AI com os sistemas de cidades inteligentes existentes.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
- Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
- Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
- Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
- Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Edge AI.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI.
- Desenvolva e implante aplicativos simples do Edge AI.
- Identifique e compreenda os casos de uso e os benefícios do Edge AI.
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
- Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
- Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
- Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
- Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios de segurança e privacidade no Edge AI.
- Implemente as melhores práticas para proteger dispositivos e dados de borda.
- Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações do Edge AI.
- Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com os regulamentos.
- Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicativos Edge AI.