Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (11.00.43.56.07) |
| Código: |
PPGI064 |
| Nome: |
APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA DISPOSITIVOS DE BORDA |
| Carga Horária Teórica: |
45 h. |
| Carga Horária Prática: |
15 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
3 |
| Ementa/Descrição: |
Compactação de modelo, poda, quantização, pesquisa de arquitetura neural, treinamento distribuído, paralelismo de dados/modelo, compactação de gradiente e ajuste fino no dispositivo. Também apresenta técnicas de aceleração específicas de aplicativos para grandes modelos de linguagem e modelos de difusão. |
| Referências: |
REDDI, Vijay. Machine Learning Systems: Principles and Practices of Engineering Artificially
Intelligent Systems. Harvard University, 2024.
SITUNAYAKE, Daniel; PLUNKETT, Jenny. AI at the Edge. O'Reilly Media, 2023.
WARDEN, Pete; SITUNAYAKE, Daniel. Tinyml: Machine learning with tensorflow lite on
arduino and ultra-low-power microcontrollers. O'Reilly Media, 2019. |
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