A evolução da inteligência artificial em dispositivos embarcados representa uma das transformações mais significativas na computação moderna. Este webinar explora a jornada desde os primeiros sistemas de TinyML até a atual revolução da Generative AI na borda, demonstrando como passamos de modelos simples de classificação para sistemas inteligentes capazes de compreender e gerar conteúdo complexo diretamente em dispositivos de baixo custo.
Inicialmente dominada por Fixed Function AI – sistemas reativos especializados em tarefas específicas como classificação de imagens, detecção de objetos e análise de padrões – a Edge AI focava principalmente em eficiência energética e processamento em tempo real. Esses sistemas, embora poderosos em seus domínios específicos, operavam dentro de limites rígidos, respondendo apenas a inputs diretos sem capacidade de criação ou adaptação dinâmica. A era do TinyML estabeleceu as bases para deploying de modelos de machine learning em microcontroladores e dispositivos IoT, priorizando modelos compactos e otimizados para recursos limitados.
A transição para Generative AI na borda marca um paradigma revolucionário, onde dispositivos embarcados agora podem executar Small Language Models (SLMs) localmente, implementar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) e até mesmo arquiteturas de agentes inteligentes. Esta evolução permite que sistemas IoT não apenas processem dados, mas também compreendam contexto, gerem respostas em linguagem natural e tomem decisões autônomas baseadas em reasoning complexo. A democratização dessas tecnologias através de plataformas como Raspberry Pi demonstra como a convergência entre hardware acessível e algoritmos avançados está redefinindo as possibilidades da computação embarcada, criando um futuro onde cada dispositivo pode ser verdadeiramente inteligente e responsivo.
O que você aprenderá neste webinar
- A evolução da Edge AI: De TinyML a Generative AI na Borda – Compreenda a trajetória tecnológica desde os primeiros sistemas de Fixed Function AI (classificação de imagens, detecção de objetos) até a implementação de Small Language Models (SLMs) localmente em dispositivos embarcados, explorando os marcos tecnológicos que tornaram possível executar modelos como Llama 3.2, Gemma e Phi em hardware de baixo custo como Raspberry Pi.
- Técnicas Avançadas de Generative AI em Dispositivos Embarcados – Descubra como implementar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) otimizados para edge computing, arquiteturas de agentes inteligentes com Function Calling, Chain-of-Thought prompting e integração multimodal com Vision-Language Models, transformando dispositivos IoT em sistemas verdadeiramente inteligentes e autônomos.
- Estratégias Práticas para Democratizar a IA Embarcada – Aprenda metodologias hands-on para superar limitações de hardware (gestão de memória, otimização térmica, quantização de modelos), estruturar currículos práticos de Edge AI e criar experiências de aprendizado que preparem profissionais para desenvolver soluções reais que combinam visão computacional, processamento de linguagem natural e computação física em um único sistema integrado.
Apresentação
Marcelo Rovai – Professor
Marcelo Rovai é engenheiro especializado em Edge AI Engineering e educador apaixonado por democratizar a inteligência artificial em dispositivos embarcados. Em seus cursos na UNIFEI, desenvolve um abrangente programa de ensino que combina fundamentos de TinyML e “Fixed Function AI” com técnicas avançadas de Generative AI. Sua experiência abrange tanto aspectos técnicos quanto pedagógicos, criando laboratórios práticos que integram movimento, som, visão computacional, processamento de linguagem natural e computação física, preparando a próxima geração de engenheiros para os desafios da IA na borda.
