Categoria: Extensão - Tecnologia

Local: Recife

Valor do curso: R$ 350,00

Carga horária: 20h

Modalidade: PRESENCIAL

Datas: 25/01/25 e 01/02/25, das 8h às 17h.

Prof.: Prof. Renan Alencar

Conteúdo programático:

Módulo 1: Introdução ao Machine Learning para IoT
Aula 1: Fundamentos de Machine Learning Conceitos básicos de Machine Learning
Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado, reforço
Exemplos de aplicações em IoT

Aula 2: Arquitetura e Desafios em Dispositivos IoT Limitações de hardware
Processamento e armazenamento de dados Consumo de energia

Módulo 2: Ferramentas e Tecnologias
Aula 3: Ferramentas e Bibliotecas de ML para Microcontroladores TensorFlow Lite
MicroPython Edge Impulse

Aula 4: Introdução ao TensorFlow Lite para Microcontroladores Instalação e configuração
Fluxo de trabalho básico

Módulo 3: Implementação de Modelos de Machine Learning
Aula 5: Pré-processamento de Dados
Coleta de dados em dispositivos IoT Limpeza e preparação de dados

Aula 6: Treinamento de Modelos em Nuvem Treinamento de modelos usando TensorFlow Exportação de modelos para dispositivos IoT

Módulo 4: Integração e Implantação
Aula 7: Implantação de Modelos em Microcontroladores Carregamento de modelos no microcontrolador
Otimização de modelos para dispositivos de baixo consumo

Aula 8: Projeto Prático 1
Detecção de Anomalias com Sensor de Temperatura

Módulo 5: Casos de Uso e Aplicações Avançadas
Aula 9: Aplicações de ML em IoT Reconhecimento de voz
Detecção de imagem Manutenção preditiva

Aula 10: Projeto Prático 2
Classificação de Imagens com Sensor de Câmera

Módulo 6: Considerações Finais e Projetos Finais
Aula 11: Avaliação e Otimização de Modelos
Métricas de desempenho Técnicas de otimização

Aula 12: Projeto Final
Desenvolvimento de um projeto completo envolvendo coleta de dados, treinamento, implantação e avaliação de um modelo de ML em um dispositivo IoT.

Perfil profissional após conclusão e Habilidades Construídas: Este curso visa proporcionar aos alunos uma experiência completa e prática na aplicação de Machine Learning em dispositivos IoT e microcontroladores, preparando-os para enfrentar desafios reais no desenvolvimento de soluções inteligentes e eficientes.