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Programa do Curso
Introdução ao TinyML
- O que é TinyML?
- Por que executar IA em microcontroladores?
- Desafios e benefícios do TinyML
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento do TinyML
- Visão geral das toolchains do TinyML
- Instalando o TensorFlow Lite para Microcontroladores
- Trabalhando com o Arduino IDE e Edge Impulse
Construindo e Implantando Modelos TinyML
- Treinamento de modelos de IA para TinyML
- Conversão e compressão de modelos de IA para microcontroladores
- Implantação de modelos em hardware de baixo consumo
Otimizando o TinyML para Eficiência Energética
- Técnicas de quantização para compressão de modelos
- Considerações sobre latência e consumo de energia
- Equilibrando desempenho e eficiência energética
Inferência em Tempo Real em Microcontroladores
- Processamento de dados de sensores com TinyML
- Execução de modelos de IA em Arduino, STM32 e Raspberry Pi Pico
- Otimização da inferência para aplicações em tempo real
Integrando TinyML com Aplicações de IoT e Borda
- Conexão do TinyML com dispositivos IoT
- Comunicação sem fio e transmissão de dados
- Implantação de soluções IoT alimentadas por IA
Aplicações do Mundo Real e Tendências Futuras
- Casos de uso em saúde, agricultura e monitoramento industrial
- O futuro da IA com consumo ultra-reduzido de energia
- Próximos passos na pesquisa e implantação do TinyML
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de sistemas embarcados e microcontroladores
- Experiência com fundamentos de IA ou aprendizado de máquina
- Conhecimento básico de programação em C, C++ ou Python
Público-alvo
- Engenheiros de sistemas embarcados
- Desenvolvedores de IoT
- Pesquisadores de IA
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