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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução ao TinyML e IA Embarcada

  • Características da implantação de modelos TinyML
  • Restrições em ambientes de microcontroladores
  • Visão geral de toolchains de IA embarcada

Fundamentos da Otimização de Modelos

  • Compreensão de gargalos computacionais
  • Identificação de operações intensivas em memória
  • Perfil de desempenho de referência (baseline)

Técnicas de Quantização

  • Estratégias de quantização pós-treinamento
  • Treinamento consciente de quantização (quantization-aware training)
  • Avaliação do equilíbrio entre precisão e recursos

Poda e Compressão

  • Métodos de poda estruturada e não estruturada
  • Compartilhamento de pesos e esparsidade do modelo
  • Algoritmos de compressão para inferência leve

Otimização Consciente do Hardware

  • Implantação de modelos em sistemas ARM Cortex-M
  • Otimização para extensões DSP e aceleradores
  • Considerações sobre mapeamento de memória e fluxo de dados

Testes de Referência e Validação

  • Análise de latência e throughput
  • Medições de consumo de energia e potência
  • Testes de precisão e robustez

Fluxos de Trabalho e Ferramentas de Implantação

  • Uso do TensorFlow Lite Micro para implantação embarcada
  • Integração de modelos TinyML com pipelines do Edge Impulse
  • Testes e depuração em hardware real

Estratégias Avançadas de Otimização

  • Busca de arquitetura neural para TinyML
  • Abordagens híbridas de quantização e poda
  • Destilação de modelos para inferência embarcada

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
  • Experiência com sistemas embarcados ou desenvolvimento baseado em microcontroladores.
  • Familiaridade com programação em Python.

Público-Alvo

  • Pesquisadores em IA.
  • Engenheiros de ML embarcado.
  • Profissionais que trabalham com sistemas de inferência com recursos limitados.

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