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Programa do Curso
Introdução à IA na borda
- Definição e conceitos-chave
- Diferenças entre IA na borda e IA em nuvem
- Benefícios e desafios da IA na borda
- Visão geral das aplicações de IA na borda
Arquitetura da IA na borda
- Componentes dos sistemas de IA na borda
- Requisitos de hardware e software
- Fluxo de dados nas aplicações de IA na borda
- Integração com sistemas existentes
Configurando o ambiente de IA na borda
- Introdução às plataformas de IA na borda (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalação do software e das bibliotecas necessárias
- Configuração do ambiente de desenvolvimento
- Inicialização da configuração da IA na borda
Desenvolvendo modelos de IA na borda
- Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Treinamento de modelos para implantação em dispositivos de borda
- Técnicas de otimização de modelos
- Ferramentas e frameworks para o desenvolvimento de IA na borda
Implantando aplicações de IA na borda
- Etapas para implantar modelos em dispositivos de borda
- Monitoramento e gerenciamento dos modelos implantados
- Processamento de dados em tempo real e inferência
- Estudos de caso e exemplos práticos
Casos de uso e aplicações
- Aplicações específicas por setor da IA na borda
- Estudos de caso nas áreas de saúde, automotivo e residências inteligentes
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades na IA na borda
Considerações éticas e melhores práticas
- Garantia de privacidade e segurança na IA na borda
- Abordagem de vieses e garantia de justiça nos algoritmos
- Conformidade com regulamentações e padrões vigentes
- Melhores práticas para a implantação responsável de IA
Projetos práticos e exercícios
- Desenvolvimento de um aplicativo simples de IA na borda
- Projetos e cenários do mundo real
- Exercícios colaborativos em grupo
- Apresentações dos projetos e feedback construtivo
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python é recomendado)
- Familiaridade com conceitos gerais de computação
Público-alvo
- Desenvolvedores
- Profissionais de TI
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida