Programa do Curso

Introdução ao Edge e à IA Agêntica

  • Visão geral da IA agêntica e computação na borda
  • Considerações de latência, privacidade e largura de banda
  • Comparação arquitetural: agentes em nuvem vs. agentes na borda

Projetando Arquiteturas de Agentes Leves

  • Desmembrando o loop do agente para sistemas com recursos limitados
  • Design assíncrono para computação eficiente
  • Equilibrando autonomia e conectividade

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalando frameworks Python para IA na borda
  • Configurando TensorFlow Lite e PyTorch Mobile
  • Implementando ambientes de teste em Raspberry Pi ou dispositivos similares

Implementando Inferência em Dispositivos

  • Convertendo e quantizando modelos para implementação na borda
  • Executando inferências com TensorFlow Lite e ONNX Runtime
  • Integrando resultados de inferência em loops de decisão do agente

Integrando Agentes com Hardware e IoT

  • Conectando sensores, atuadores e módulos IoT
  • Coletando e processando dados localmente
  • Operação offline e comportamento acionado por eventos

Otimização e Monitoramento

  • Ajuste de desempenho para baixo consumo de energia e alta velocidade
  • Técnicas de cache na borda e compressão de modelos
  • Monitorando e depurando agentes na borda

Projeto Prático: Implementando um Agente Leve em Hardware de Borda

  • Projetando um pequeno agente autônomo para uma tarefa IoT ou robótica
  • Implementando inferência de modelos e lógica local
  • Testando e otimizando para latência e confiabilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com programação Python
  • Conhecimento básico de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
  • Familiaridade com conceitos de computação embarcada ou na borda

Público-Alvo

  • Desenvolvedores embarcados integrando IA a sistemas de hardware
  • Engenheiros de ML na borda projetando soluções de inferência em dispositivos
  • Equipes de robótica implementando IA agêntica para operação autônoma
 21 Horas

Número de participantes


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