Programa do Curso

Introdução à IA de ponta

  • Definição e conceitos-chave
  • Diferenças entre a IA no Edge e a IA na nuvem
  • Benefícios e desafios da IA no Edge
  • Visão geral das aplicações de IA no Edge

Arquitetura da IA no Edge

  • Componentes dos sistemas de IA do Edge
  • Requisitos de hardware e software
  • Fluxo de dados nas aplicações de IA periférica
  • Integração com sistemas existentes

Configuração do ambiente de IA no Edge

  • Introdução às plataformas Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalação do software e das bibliotecas necessárias
  • Configurando o ambiente de desenvolvimento
  • Inicialização da configuração do Edge AI

Desenvolvimento de modelos de IA de borda

  • Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para dispositivos de borda
  • Modelos de treino especificamente para a implementação no Edge
  • Técnicas de otimização de modelos para dispositivos periféricos
  • Ferramentas e quadros para o desenvolvimento da IA no Edge (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Data Management e Pré-processamento para IA de periferia

  • Técnicas de recolha de dados para ambientes periféricos
  • Pré-processamento e aumento de dados para dispositivos periféricos
  • Gestão de condutas de dados em dispositivos periféricos
  • Garantir a privacidade e a segurança dos dados em ambientes periféricos

Implementar aplicações de IA de ponta

  • Passos para a implementação de modelos em vários dispositivos periféricos
  • Técnicas para monitorizar e gerir modelos implementados
  • Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos periféricos
  • Estudos de caso e exemplos práticos de implantação

Integração da IA no Edge com sistemas IoT

  • Ligar soluções de IA periférica a dispositivos e sensores IoT
  • Protocolos Communication e métodos de intercâmbio de dados
  • Construir uma solução Edge AI e IoT de ponta a ponta
  • Exemplos práticos e casos de utilização

Use Cases e aplicações

  • Aplicações específicas do sector da IA de ponta
  • Estudos de casos aprofundados nos sectores da saúde, automóvel e casas inteligentes
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências e oportunidades futuras na IA de ponta

Considerações éticas e boas práticas

  • Garantir a privacidade e a segurança em implantações de IA de borda
  • Abordar o viés e a justiça nos modelos de IA da Edge
  • Conformidade com regulamentos e normas
  • Melhores práticas para implantação responsável de IA

Projetos e exercícios práticos

  • Desenvolvimento de uma aplicação complexa de IA do Edge
  • Projectos e cenários do mundo real
  • Exercícios de grupo colaborativos
  • Apresentações de projectos e feedback

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de IA e de aprendizagem automática
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
  • Familiaridade com conceitos de computação de ponta e IoT

Público-alvo

  • Programadores
  • Profissionais de TI
 14 horas

Número de participantes


Preço por participante

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