Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução à Edge AI e TinyML
- Visão geral da IA na borda (edge)
- Vantagens e desafios de executar IA em dispositivos
- Casos de uso em robótica e automação
Fundamentos do TinyML
- Machine learning para sistemas com recursos limitados
- Quantização, poda e compressão de modelos
- Frameworks e plataformas de hardware suportados
Desenvolvimento e Conversão de Modelos
- Treino de modelos leves usando TensorFlow ou PyTorch
- Conversão de modelos para TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
- Teste e validação da precisão dos modelos
Implementação de Inferência no Dispositivo
- Implantação de modelos de IA em placas embarcadas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integração da inferência com percepção e controle robótico
- Execução de previsões em tempo real e monitoramento do desempenho
Otimização para Desempenho na Borda
- Redução de latência e consumo de energia
- Aceleração de hardware usando NPUs e GPUs
- Benchmark e perfilamento de inferência embarcada
Frameworks e Ferramentas de Edge AI
- Trabalho com TensorFlow Lite e Edge Impulse
- Exploração de opções de implantação do PyTorch Mobile
- Depuração e ajuste de fluxos de trabalho de ML embarcado
Integração Prática e Estudos de Caso
- Projeto de sistemas de percepção com Edge AI para robôs
- Integração do TinyML com arquiteturas robóticas baseadas em ROS
- Estudos de caso: navegação autônoma, detecção de objetos, manutenção preditiva
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento sobre sistemas embutidos
- Experiência com programação em Python ou C++
- Familiaridade com conceitos básicos de machine learning
Público-Alvo
- Desenvolvedores de sistemas embutidos
- Engenheiros de robótica
- Integradores de sistemas que trabalham com dispositivos inteligentes
Testemunhos de Clientes (2)
Fornecimento dos materiais (máquina virtual) para iniciar imediatamente os exercícios e explicação do núcleo do ROS2. Por que as coisas funcionam de determinada maneira.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Máquina Traduzida
seu conhecimento e utilização da IA para a Robótica no Futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Máquina Traduzida