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Programa do Curso

Introdução à Edge AI em Robótica

  • O que é Edge AI?
  • Por que a Edge AI é essencial para robótica
  • Desafios da IA em tempo real em sistemas autônomos

Implantando Modelos de IA em Dispositivos de Borda

  • Inferência de IA na NVIDIA Jetson e outros hardwares de borda
  • Utilização do TensorFlow Lite e ONNX para implantação em borda
  • Otimização de modelos de IA para execução em tempo real

Percepção em Tempo Real para Sistemas Autônomos

  • Visão computacional para navegação robótica
  • Fusão de sensores: LiDAR, câmeras e IMUs
  • Edge AI para detecção e rastreamento de objetos

Tomada de Decisão e Controle em Robótica

  • Aprendizado por reforço para comportamentos autônomos
  • Planejamento de caminhos e desvio de obstáculos
  • Otimização de latência em sistemas de IA em tempo real

Integrando IA com ROS (Sistema Operacional de Robôs)

  • Visão geral do ROS e seu ecossistema
  • Execução de modelos de percepção baseados em IA no ROS
  • Edge AI em aplicações de robótica multi-robô e enxame

Otimizando IA para Sistemas Robóticos de Baixo Consumo

  • Arquiteturas eficientes de redes neurais para robótica
  • Redução do consumo de energia em robôs movidos a IA
  • Implantação de IA em plataformas robóticas alimentadas por bateria

Aplicações do Mundo Real e Tendências Futuras

  • Drones autônomos e robôs industriais
  • Assistentes robóticos baseados em IA
  • Avanços futuros na Edge AI para robótica

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de modelos de IA e aprendizado de máquina
  • Experiência com sistemas embarcados ou robótica
  • Conhecimento básico de computação em tempo real

Público-Alvo

  • Engenheiros de robótica
  • Desenvolvedores de IA
  • Especialistas em automação
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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