Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução ao IA no Dispositivo
- Fundamentos de aprendizado de máquina no dispositivo
- Vantagens e desafios dos modelos de linguagem pequenos
- Visão geral das restrições de hardware em dispositivos móveis e IoT
Otimização do Modelo para Implantação no Dispositivo
- Quantização e poda do modelo
- Distilação de conhecimento para modelos menores e eficientes
- Seleção e adaptação de modelos para desempenho no dispositivo
Ferramentas e Estruturas Específicas da Plataforma IA
- Introdução ao TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
- Utilizando bibliotecas específicas da plataforma para IA no dispositivo
- Estratégias de implantação cruzada de plataformas
Inferência em Tempo Real e Computação na Nuvem
- Técnicas para inferência rápida e eficiente nos dispositivos
- Explorando a computação na nuvem para IA no dispositivo
- Estudos de caso de aplicações de IA em tempo real
Considerações sobre Gerenciamento de Energia e Vida da Bateria
- Otimizando aplicações de IA para eficiência energética
- Balançando desempenho e consumo de energia
- Estratégias para estender a vida da bateria em dispositivos com IA
Segurança e Privacidade na IA no Dispositivo
- Garantindo segurança de dados e privacidade do usuário
- Processamento de dados no dispositivo para preservação da privacidade
- Atualizações seguras e manutenção do modelo
Experiência do Usuário e Design Interativo
- Projetando interações intuitivas de IA para usuários do dispositivo
- Integrando modelos de linguagem com interfaces do usuário
- Testes de usuários e feedback para IA no dispositivo
Escalabilidade e Manutenção
- Gerenciamento e atualização de modelos em dispositivos implantados
- Estratégias para soluções de IA escaláveis no dispositivo
- Monitoramento e análise para sistemas de IA implantados
Projeto e Avaliação
- Desenvolvimento de um protótipo em uma área escolhida e preparação para implantação em um dispositivo selecionado
- Apresentação da solução de IA no dispositivo
- Avaliação baseada na eficiência, inovação e praticidade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Fundação sólida em conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Proficiência na programação Python
- Conhecimento básico sobre restrições de hardware para a implantação de IA
Público-alvo
- Engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de IA
- Engenheiros de sistemas embarcados interessados em aplicações de IA
- Gerentes de produto e líderes técnicos supervisionando projetos de IA
21 Horas