Estudantes de engenharias, estudantes de cursos técnicos, desenvolvedores de sistemas embarcados, profissionais na área de IoT e todos interessados em aprender sobre os microcontroladores da ST.
Pré-requisitos:
Básico de linguagem C;
Eletrônica básica;
Lógica de programação;
Objetivos:
Capacitar o aluno no uso do microcontrolador STM32H743ZI da ST para desenvolvimento de projetos.
Vantagens de fazer o treinamento com o Embarcados:
Professores qualificados e com experiência no mercado;
Assuntos atuais e relevantes para o mercado;
Tire suas dúvidas ao vivo;
Acesso a grupo exclusivo para dúvidas e networking;
Certificado
Ementa
Machine Learning and Artificial Intelligence
O módulo da Academia STM32H7 cobre desde os fundamentos de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) até a aplicação prática dessas tecnologias usando as ferramentas da STM para microcontroladores, como o NanoEdge.AI e o STM32Cube.AI.
Principais tópicos abordados:
Fundamentos e Diferenças: Explicação das diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, incluindo conceitos como o Paradoxo de Moravec e o funcionamento de algoritmos como Decision Tree.
Criação e Implementação de ML: Orientações práticas sobre como criar, treinar e validar algoritmos de Machine Learning, destacando a importância da qualidade dos dados.
Ferramentas STM: Instalação e uso do NanoEdge.AI e STM32Cube.AI, com exemplos práticos, coleta e processamento de dados, e o deploy de modelos nos microcontroladores STM32H7.
Integração Prática: Aplicações reais com Machine Learning e Inteligência Artificial em microcontroladores, abordando desde o uso do Model Zoo até o processamento na borda, com exemplos detalhados para aprendizado prático.
Esse módulo é projetado para guiar os alunos desde o entendimento teórico até a implementação prática de soluções baseadas em Machine Learning e Inteligencia Artificial, focadas em microcontroladores da linha STM32H7 da STMicroelectronics.
Por que Aprender Machine Learning para Microcontroladores?
Machine Learning em microcontroladores abre novas possibilidades, como:
Inovação: Criação de dispositivos que aprendem e tomam decisões inteligentes em tempo real.
Eficiência: Algoritmos otimizados para operar com recursos limitados, mantendo alta performance.
Oportunidade: Mercado de IoT em crescimento demanda profissionais com essa habilidade.
Versatilidade: Aplicável em diversas áreas, como saúde, indústria e automação.
Dominar ML para microcontroladores é essencial para se destacar no desenvolvimento de tecnologias avançadas e inteligentes
Sobre os
instrutores
Alessandro Cunha
Alessandro Cunha é engenheiro eletricista.
E um apaixonado pelo que faz.
