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Programa do Curso
Introdução ao TinyML
- O que é TinyML?
- A importância da aprendizagem automática nos microcontroladores.
- Comparação entre a IA tradicional e TinyML.
- Visão geral dos requisitos de hardware e software.
Configurando o ambiente TinyML
- Instalação do IDE Arduino e configuração do ambiente de desenvolvimento.
- Introdução ao TensorFlow Lite e ao Edge Impulse.
- Flasheamento e configuração de microcontroladores para aplicações TinyML.
Construção e implantação de modelos TinyML
- Compreensão do fluxo de trabalho do TinyML.
- Treinar um modelo simples de aprendizado de máquina para microcontroladores.
- Conversão de modelos de IA para o formato TensorFlow Lite.
- Implantação de modelos em dispositivos de hardware.
Otimização do TinyML para dispositivos de borda
- Reduzir a memória e a pegada computacional.
- Técnicas de quantização e compressão de modelos.
- Avaliação comparativa do desempenho de modelos TinyML.
Aplicações TinyML e Use Cases
- Reconhecimento de gestos utilizando dados do acelerómetro.
- Classificação de áudio e deteção de palavras-chave.
- Deteção de anomalias para manutenção preditiva.
TinyML Desafios e tendências futuras
- Limitações de hardware e estratégias de otimização.
- Preocupações com a segurança e a privacidade em TinyML.
- Futuros avanços e investigação em TinyML.
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de programação (Python ou C/C++)
- Familiaridade com conceitos de aprendizagem automática (recomendada mas não obrigatória)
- Compreensão dos sistemas incorporados (opcional, mas útil)
Público-alvo
- Engenheiros
- Cientistas de dados
- Entusiastas de IA
14 Horas
