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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à IA em Edge e ao Nano Banana
- Características principais de cargas de trabalho de IA em edge
- Arquitetura e capacidades do Nano Banana
- Comparação entre estratégias de deploy em edge e em nuvem
Preparando Modelos para Deploy em Edge
- Seleção de modelos e avaliação de baseline
- Considerações sobre dependências e compatibilidade
- Exportação de modelos para otimização adicional
Técnicas de Compressão de Modelos
- Estratégias de poda (pruning) e esparsidade estrutural
- Compartilhamento de pesos e redução de parâmetros
- Avaliação dos impactos da compressão
Quantização para Desempenho em Edge
- Métodos de quantização pós-treinamento
- Fluxos de trabalho de treinamento consciente de quantização (QAT)
- Abordagens INT8, FP16 e de precisão mista
Aceleração com Nano Banana
- Uso de aceleradores do Nano Banana
- Integração de ONNX e backends de hardware
- Benchmarking de inferência acelerada
Deploy em Dispositivos de Edge
- Integração de modelos em aplicações embarcadas ou móveis
- Configuração e monitoramento de runtime
- Resolução de problemas de deploy
Perfil de Desempenho e Análise de Trade-offs
- Restrições de latência, throughput e térmicas
- Trade-offs entre precisão e desempenho
- Estratégias de otimização iterativas
Boas Práticas para Manutenção de Sistemas de IA em Edge
- Versionamento e atualizações contínuas
- Rollback de modelos e gerenciamento de compatibilidade
- Considerações de segurança e integridade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning
- Experiência em desenvolvimento de modelos baseados em Python
- Conhecimento das arquiteturas de redes neurais
Público-Alvo
- Engenheiros de ML
- Cientistas de Dados
- Profissionais de MLOps
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida
