Aplicações TinyML para Dispositivos Embarcados

Machine learning não está mais restrito a grandes data centers; agora está impulsionando os menores dispositivos em nosso dia a dia. Este curso oferece uma base prática em TinyML, permitindo que você crie recursos inteligentes para hardware com memória e energia limitadas. Você aprenderá a preencher a lacuna entre algoritmos complexos e sistemas embarcados restritos. Através de explicações escritas e exemplos baseados em código, você explorará como processar dados de sensores para tomar decisões em tempo real na borda (edge). O que você aprenderá: - Compreender os princípios centrais e as restrições da computação de borda e a terminologia TinyML - Implementar sistemas de detecção de palavras-chave para comandos de dispositivos ativados por voz - Aplicar técnicas de 'visual wake word' para identificar objetos ou pessoas específicas usando sensores de baixo consumo - Desenvolver modelos de reconhecimento de gestos usando dados de movimento de acelerômetros e giroscópios - Otimizar modelos usando quantização e poda (pruning) para se adequar a limites rígidos de hardware - Explorar fluxos de trabalho modernos de MLOps para implantar e monitorar modelos em dispositivos de borda remotos O curso começa com conceitos fundamentais de IA embarcada antes de mergulhar em aplicações específicas para dados de áudio, visão e movimento. Você seguirá um caminho estruturado, desde a compreensão da entrada bruta do sensor até a implantação de um modelo otimizado em um microcontrolador. Este curso é projetado para iniciantes interessados em IA e hardware, não exigindo experiência prévia com implantação de machine learning. Comece sua jornada no mundo da computação de borda inteligente hoje mesmo.