Entrar em Contato

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

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas