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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
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida