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Programa do Curso

Introdução ao Edge AI

  • Definição e conceitos-chave
  • Diferenças entre Edge AI e Cloud AI
  • Benefícios e desafios do Edge AI
  • Visão geral das aplicações de Edge AI

Arquitetura do Edge AI

  • Componentes dos sistemas de Edge AI
  • Requisitos de hardware e software
  • Fluxo de dados nas aplicações de Edge AI
  • Integração com sistemas existentes

Configuração do Ambiente de Edge AI

  • Introdução às plataformas de Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalação do software e bibliotecas necessárias
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento
  • Inicialização da configuração do Edge AI

Desenvolvimento de Modelos de Edge AI

  • Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para dispositivos de borda
  • Treino de modelos especificamente para implantação em dispositivos de borda
  • Técnicas de otimização de modelos para dispositivos de borda
  • Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestão de Dados e Pré-processamento para Edge AI

  • Técnicas de recolha de dados para ambientes de borda
  • Pré-processamento e aumento de dados para dispositivos de borda
  • Gestão de pipelines de dados em dispositivos de borda
  • Garantia da privacidade e segurança dos dados em ambientes de borda

Implantação de Aplicações de Edge AI

  • Passos para implantar modelos em vários dispositivos de borda
  • Técnicas de monitorização e gestão de modelos implantados
  • Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos de borda
  • Estudos de caso e exemplos práticos de implantação

Integração do Edge AI com Sistemas IoT

  • Ligação de soluções de Edge AI a dispositivos e sensores IoT
  • Protocolos de comunicação e métodos de troca de dados
  • Construção de uma solução completa de Edge AI e IoT
  • Exemplos práticos e casos de uso

Casos de Uso e Aplicações

  • Aplicações específicas do setor para Edge AI
  • Estudos de caso aprofundados em saúde, automóvel e casas inteligentes
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências futuras e oportunidades no Edge AI

Considerações Éticas e Melhores Práticas

  • Garantir a privacidade e segurança nas implantações de Edge AI
  • Abordar enviesamento e justiça nos modelos de Edge AI
  • Conformidade com regulamentos e normas
  • Melhores práticas para implantação responsável de IA

Projetos Práticos e Exercícios

  • Desenvolvimento de uma aplicação complexa de Edge AI
  • Projetos e cenários do mundo real
  • Exercícios colaborativos em grupo
  • Apresentações de projetos e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de inteligência artificial e aprendizado de máquina
  • Experiência com linguagens de programação (recomenda-se Python)
  • Familiaridade com conceitos de computação em borda e IoT

Público-Alvo

  • Programadores
  • Profissionais de TI
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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