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Curso: Machine Learning e Inteligencia Artificial no STM32
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Alessandro Cunha

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Sobre o curso

Academia STM32H7 - Machine Learning e Inteligencia Artificial no STM32

Sobre o curso

  • Professor: Alessandro Cunha;
  • Carga horária: 12 h de aulas gravadas + 12 h atividades;
  • Lançamento: 28/02/24 - 13 de março de 2024 as 20:00
  • Aulas gravadas – Faça no seu ritmo.
  • Tempo de acesso à plataforma por 365 dias
  • Acompanhamento e suporte as dúvidas através da plataforma durante o período de acesso;
  • Materiais Inclusos:

Público Alvo:

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:

  1. 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.
  2. Criação e Implementação de ML: Orientações práticas sobre como criar, treinar e validar algoritmos de Machine Learning, destacando a importância da qualidade dos dados.
  3. 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.
  4. 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.

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