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Vólux
Cursos Vólux

— Módulos de formação

Três percursos para trabalhar com IA no edge

Do conceito ao sistema completo — cada módulo foi desenhado para um nível de engajamento e maturidade técnica diferente.

Início

// Metodologia

Como os módulos são estruturados

01

Contexto de hardware

Cada módulo começa com as características físicas dos aceleradores cobertos — não com abstrações de framework.

02

Conteúdo técnico

Explicações detalhadas com diagramas e spec cards. Ferramentas cobertas com versões específicas e notas de compatibilidade.

03

Laboratório de campo

Exercícios práticos testados com hardware físico. Checklist de build com critérios de validação mensuráveis.

04

Entregável final

Cada módulo fecha com um artefato concreto — desde inferência rodando até um sistema completo revisado por mentor.

Introdução à IA On-Device
Módulo 01 · Introdutório
R$ 560

~ 3 semanas

Introdução à IA On-Device

Um ponto de entrada bem estruturado para quem quer entender como aceleradores de IA compactos trazem inferência para dispositivos de borda. O módulo cobre os conceitos centrais de machine learning no dispositivo, as restrições de consumo elétrico que definem o design dos chips e os casos de uso mais comuns em automação e sensoriamento. Construído para makers e desenvolvedores que têm familiaridade com programação mas ainda não trabalharam com hardware de IA.

  • Arquitetura de aceleradores compactos: o que diferencia um chip de inferência de uma GPU de datacenter
  • Orçamentos de energia e memória: como as restrições físicas moldam as decisões de modelo
  • Casos de uso: visão computacional, processamento de áudio e sensoriamento em campo
  • Projetos guiados com diagramas detalhados — sem necessidade de hardware físico

Etapas do módulo

1
Fundamentos de aceleradores para inferência
2
Restrições de hardware e suas implicações práticas
3
Projetos guiados com modelos de referência
Inscrever-se neste módulo

~ 6 semanas

Workshop de Deploy no Edge

Um workshop intermediário voltado para desenvolvedores que já entendem os conceitos básicos de ML e precisam saber como preparar e executar modelos em placas aceleradoras compactas. O conteúdo cobre conversão de modelos para formatos otimizados, gerenciamento de recursos em tempo de execução e testes de campo com métricas mensuráveis. Inclui laboratórios com guias detalhados e acesso a uma comunidade técnica.

  • Conversão de modelos: ONNX, TensorRT e formatos específicos de plataforma
  • Quantização e calibração para redução de tamanho sem perda crítica de precisão
  • Testes de latência, throughput e consumo em condições de campo
  • Guias de laboratório testados com hardware físico + comunidade de discussão

Etapas do módulo

1
Preparação e conversão do modelo
2
Orçamento de recursos em runtime
3
Laboratório de deploy com hardware
4
Testes de campo e validação de métricas
R$ 1.870 Inscrever-se neste módulo
Workshop de Deploy no Edge
Módulo 02 · Intermediário
Edge Systems Capstone
Módulo 03 · Sênior
R$ 4.640

~ 8 semanas

Capstone de Sistemas Edge

Um programa sênior desenhado para equipes e engenheiros que precisam conduzir o design completo de uma solução de IA on-device — da escolha de hardware ao planejamento de manutenção em campo. Inclui revisões individuais com mentores que têm experiência em projetos industriais reais. O entregável é um sistema funcional com documentação técnica revisada.

  • Critérios de seleção de hardware para diferentes cenários de campo
  • Design de pipeline de inferência de ponta a ponta
  • Estratégias de manutenção, atualização de modelo e monitoramento em campo
  • Build de capstone com feedback técnico detalhado de mentor

Etapas do programa

1
Definição do escopo e seleção de hardware
2
Design e implementação do pipeline
3
Revisão intermediária com mentor
4
Build final e validação em campo
5
Revisão final e entrega de documentação
Inscrever-se neste módulo

// Qual módulo escolher

Comparação entre os módulos

Recurso Introdutório Workshop Capstone
R$ 560 R$ 1.870 R$ 4.640
Conceitos de hardware de IA
Laboratórios práticos
Necessidade de hardware físico
Conversão e otimização de modelos
Comunidade técnica de discussão
Design de sistema completo
Revisões individuais com mentor
Acesso à comunidade pós-curso (6 meses)
Melhor para Primeiros passos em edge AI Deploy em projetos reais Liderança de projetos de edge

// Padrões técnicos

Aplicados a todos os módulos

Privacidade de dados

Dados dos participantes tratados conforme a LGPD. Sem compartilhamento com terceiros para fins comerciais.

Métricas de performance

Os labs incluem critérios de validação com valores de referência — latência, throughput e consumo em condições definidas.

Suporte técnico qualificado

Dúvidas respondidas por engenheiros com formação em hardware, não por equipes de atendimento genérico.

Atualização programada

Conteúdo revisado semestralmente para refletir versões atuais de SDKs, ferramentas e plataformas de aceleração.

// Valores

Preços dos módulos

Módulo 01

Introdutório

R$ 560

  • ~3 semanas de estudo
  • Diagramas e projetos guiados
  • Sem hardware necessário
  • Pix, boleto ou cartão
Inscrever-se
Mais completo

Módulo 02

Workshop

R$ 1.870

  • ~6 semanas de conteúdo
  • Guias de laboratório práticos
  • Comunidade técnica (6 meses)
  • Parcelamento em até 6x
Inscrever-se

Módulo 03

Capstone

R$ 4.640

  • ~8 semanas de programa
  • Build com feedback de mentor
  • Revisões individuais
  • Parcelamento em até 6x
Inscrever-se

// Próximo passo

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Descreva seu perfil técnico e o que você precisa construir — a equipe orienta qual nível faz mais sentido para o seu momento.

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