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Programa do Curso

Introdução ao Edge AI em Ambientes Industriais

  • Por que a computação na borda é importante na manufatura
  • Comparação com IA baseada em nuvem
  • Casos de uso em visão computacional, manutenção preditiva e controle

Plataformas de Hardware e Restrições no Nível do Dispositivo

  • Visão geral de hardware de borda comum (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Considerações sobre processamento, memória e energia
  • Selecionar a plataforma adequada para o tipo de aplicação

Desenvolvimento e Otimização de Modelos para Edge

  • Técnicas de compressão, poda e quantização de modelos
  • Usar TensorFlow Lite e ONNX para implantação embarcada
  • Equilibrar precisão versus velocidade em ambientes restritos

Visão Computacional e Fusão de Sensores na Borda

  • Inspeção visual e monitoramento baseados na borda
  • Integrar dados de múltiplos sensores (vibração, temperatura, câmeras)
  • Detecção de anomalias em tempo real com Edge Impulse

Comunicação e Troca de Dados

  • Usar MQTT para mensagens industriais
  • Integrar com sistemas SCADA, OPC-UA e PLC
  • Segurança e resiliência nas comunicações de borda

Implantação e Testes em Campo

  • Empacotar e implantar modelos em dispositivos de borda
  • Monitorar desempenho e gerenciar atualizações
  • Estudo de caso: loop de decisão em tempo real com atuação local

Escalabilidade e Manutenção de Sistemas Edge AI

  • Estratégias de gerenciamento de dispositivos de borda
  • Atualizações remotas e ciclos de retreinamento de modelos
  • Considerações do ciclo de vida para implantação de grau industrial

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de sistemas embarcados ou arquiteturas de IoT
  • Experiência com programação em Python ou C/C++
  • Familiaridade com o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Desenvolvedores embarcados
  • Equipes de IoT industrial
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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