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Programa do Curso
Introdução à IA de Baixo Consumo
- Visão geral da IA em sistemas embarcados
- Desafios da implantação de IA em dispositivos de baixo consumo
- Aplicações de IA energeticamente eficientes
Técnicas de Otimização de Modelos
- Quantização e seu impacto no desempenho
- Poda e compartilhamento de pesos
- Destilação de conhecimento para simplificação do modelo
Implantação de Modelos de IA em Hardware de Baixo Consumo
- Uso do TensorFlow Lite e ONNX Runtime para IA de borda
- Otimização de modelos de IA com NVIDIA TensorRT
- Aceleração de hardware com Coral TPU e Jetson Nano
Redução do Consumo de Energia em Aplicações de IA
- Perfilamento de energia e métricas de eficiência
- Arquiteturas computacionais de baixo consumo
- Escalonamento dinâmico de energia e técnicas de inferência adaptativa
Estudos de Caso e Aplicações do Mundo Real
- Dispositivos IoT alimentados por bateria com IA
- IA de baixo consumo para saúde e wearables (dispositivos vestíveis)
- Aplicações em cidades inteligentes e monitoramento ambiental
Melhores Práticas e Tendências Futuras
- Otimização da IA de borda para sustentabilidade
- Avanços em hardware de IA energeticamente eficiente
- Desenvolvimentos futuros na pesquisa de IA de baixo consumo
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de modelos de aprendizado profundo
- Experiência com sistemas embarcados ou implantação de IA
- Conhecimento básico de técnicas de otimização de modelos
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores embarcados
- Engenheiros de hardware
21 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