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Programa do Curso
Introdução à IA de Baixo Consumo Energético
- Visão geral da IA em sistemas embarcados
- Desafios na implementação de IA em dispositivos de baixa potência
- Aplicações de IA eficientes energeticamente
Técnicas de Otimização de Modelos
- Quantização e seu impacto no desempenho
- Podas e compartilhamento de pesos
- Destilação de conhecimento para simplificação do modelo
Implementação de Modelos de IA em Hardware de Baixa Potência
- Utilização do TensorFlow Lite e ONNX Runtime para IA nos dispositivos da borda
- Otimização de modelos de IA com NVIDIA TensorRT
- Aceleração por hardware com Coral TPU e Jetson Nano
Redução do Consumo de Energia em Aplicações de IA
- Perfis de consumo energético e métricas de eficiência
- Arquiteturas computacionais de baixa potência
- Escalabilidade dinâmica da energia e técnicas adaptativas de inferência
Estudos de Caso e Aplicações no Mundo Real
- Dispositivos IoT com bateria alimentados por IA
- IA de baixa potência para saúde e vestíveis
- Aplicações de monitoramento ambiental e cidades inteligentes
Melhores Práticas e Tendências Futuras
- Otimização de IA nos dispositivos da borda para sustentabilidade
- Avanços em hardware de IA eficiente energeticamente
- Desenvolvimentos futuros na pesquisa de IA de baixo consumo energético
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos modelos de aprendizado profundo
- Experiência com sistemas embarcados ou deploy 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