Programa do Curso

Introdução ao Edge AI em Ambientes Industriais

  • Por que o processamento de borda é importante na fabricação
  • Comparação com IA baseada em nuvem
  • Casos de uso em visão, manutenção preditiva e controle

Plataformas de Hardware e Restrições no Nível do Dispositivo

  • Visão geral das plataformas de borda comuns (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Considerações sobre processamento, memória e energia
  • Seleção da plataforma adequada para o tipo de aplicação

Desenvolvimento e Otimização do Modelo para a Borda

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

Computer Vision e Sensor Fusion na Borda

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

Communication e Troca de Dados

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

Implantação e Testes no Campo

  • Empacotamento e implantação de modelos em dispositivos de borda
  • Monitoramento do desempenho e gerenciamento de atualizações
  • Estudo de caso: loop de decisão em tempo real com atuação local

Escalabilidade e Manutenção dos Sistemas Edge AI

  • Estratégias de gerenciamento de dispositivos de borda
  • Atualizações remotas e ciclos de reentrenamento do modelo
  • Considerações sobre o ciclo de vida para implantação de nível industrial

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de sistemas embarcados ou arquiteturas IoT
  • Experiência com 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


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