Visão Computacional Embutida e Fundamentos do TinyML

A visão computacional não está mais restrita a servidores em nuvem poderosos e computadores de ponta.Com o surgimento do machine learning incorporado, agora você pode executar modelos inteligentes de reconhecimento de imagem diretamente em microcontroladores pequenos e de baixa potência. Este curso orienta você pelo processo de design, treinamento e implantação de modelos compactos de machine learning para hardware com recursos limitados, transformando câmeras simples em sensores inteligentes. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de processamento de imagem digital e como os algoritmos de visão computacional interpretam dados visuais. - Explore os fundamentos do aprendizado de máquina incorporado (TinyML) e como as redes neurais são otimizadas para microcontroladores. - Prepare e cure conjuntos de dados de imagem personalizados, aplicando técnicas modernas de aumento de dados para melhorar a precisão do modelo. - Treine modelos de classificação de imagem e detecção de objetos usando o Edge Impulse e otimize-os usando a quantização. - Implantar modelos treinados para plataformas incorporadas como OpenMV para executar inferência visual em tempo real em hardware de baixa potência. - Analise o desempenho, a latência e o uso da memória do modelo para garantir uma execução eficiente no dispositivo. Você começará dominando a teoria fundamental das imagens digitais e das redes neurais antes de passar passo a passo pela criação de conjuntos de dados, treinamento de modelos, otimização e implantação de hardware. Este curso foi projetado para iniciantes interessados em hardware, IoT e inteligência artificial, não exigindo experiência prévia com aprendizado de máquina ou sistemas embarcados. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre hardware e inteligência artificial.