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Programa do Curso

Introdução ao Edge AI para Visão Computacional

  • Visão geral do Edge AI e seus benefícios
  • Comparação: IA na Nuvem vs. IA de Borda
  • Principais desafios no processamento de imagens em tempo real

Implantando Modelos de Aprendizado Profundo em Dispositivos de Borda

  • Introdução ao TensorFlow Lite e OpenVINO
  • Otimização e quantização de modelos para implantação na borda
  • Estudo de caso: Executando o YOLOv8 em um dispositivo de borda

Aceleração de Hardware para Inferência em Tempo Real

  • Visão geral do hardware de computação de borda (Jetson, Coral, FPGAs)
  • Explorando a aceleração por GPU e TPU
  • Benchmarks e avaliação de desempenho

Detecção e Rastreamento de Objetos em Tempo Real

  • Implementação de detecção de objetos com modelos YOLO
  • Rastreamento de objetos em movimento em tempo real
  • Melhorando a precisão da detecção com fusão de sensores

Técnicas de Otimização para Edge AI

  • Redução do tamanho do modelo por poda (pruning) e quantização
  • Técnicas para reduzir latência e consumo de energia
  • Retreinamento e ajuste fino de modelos de Edge AI

Integrando o Edge AI com Sistemas IoT

  • Implantação de modelos de IA em câmeras inteligentes e dispositivos IoT
  • Edge AI e tomada de decisão em tempo real
  • Comunicação entre dispositivos de borda e sistemas na nuvem

Considerações de Segurança e Ética no Edge AI

  • Preocupações com privacidade de dados em aplicações de Edge AI
  • Garantindo a segurança do modelo contra ataques adversariais
  • Conformidade com regulamentações de IA e princípios éticos de IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento prévio de conceitos de visão computacional
  • Experiência com Python e frameworks de aprendizado profundo
  • Conhecimento básico de computação de borda e dispositivos IoT

Público-Alvo

  • Engenheiros de visão computacional
  • Desenvolvedores de IA
  • Profissionais de IoT
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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