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Programa do Curso
Introdução ao TinyML
- O que é o TinyML?
- A importância do aprendizado de máquina em microcontroladores
- Comparação entre a IA tradicional e o TinyML
- Visão geral dos requisitos de hardware e software
Configurando o Ambiente do TinyML
- Instalando o IDE Arduino e configurando o ambiente de desenvolvimento
- Introdução ao TensorFlow Lite e Edge Impulse
- Flashando e configurando microcontroladores para aplicações do TinyML
Construindo e Deploy de Modelos do TinyML
- Compreendendo o fluxo de trabalho do TinyML
- Treinando um modelo de aprendizado de máquina simples para microcontroladores
- Convertendo modelos de IA para formato TensorFlow Lite
- Deploy de modelos em dispositivos de hardware
Otimizando o TinyML para Dispositivos Edge
- Reduzindo a pegada de memória e computacional
- Técnicas de quantização e compactação de modelos
- Benchmarking do desempenho dos modelos TinyML
Aplicações do TinyML e Casos de Uso
- Reconhecimento de gestos usando dados de acelerômetro
- Classificação de áudio e detecção de palavras-chave
- Detecção de anomalias para manutenção preditiva
Desafios do TinyML e Tendências Futuras
- Limitações de hardware e estratégias de otimização
- Preocupações com segurança e privacidade no TinyML
- Avanços futuros e pesquisas em TinyML
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de programação (C ou C++)
- Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina (recomendado, mas não obrigatório)
- Compreensão de sistemas embarcados (opcional, mas útil)
Público-Alvo
- Engenheiros
- Cientistas de dados
- Entusiastas de IA
14 Horas
