Visão Computacional e Inteligência Artificial na Borda (Edge AI)
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Sobre o curso
Aplicações industriais, robôs, câmeras e dispositivos conectados precisam interpretar imagens com baixa latência e menor dependência da nuvem. A Pós-Graduação em Visão Computacional e Inteligência Artificial na Borda (Edge AI) da UNIASSELVI prepara você para desenvolver modelos e sistemas embarcados capazes de detectar objetos, defeitos e eventos próximos à fonte dos dados. A formação integra Deep Learning, IoT, hardware especializado e arquiteturas distribuídas.
O curso aborda CNNs, Transformers, PyTorch, TensorFlow, transfer learning, processamento de imagens, sistemas embarcados, Edge e Fog Computing. Você também estudará TinyML, quantização, pruning, compressão e aceleração por GPUs Jetson, TPUs Coral, NPUs e FPGAs. Essas competências ajudam a otimizar inferência, escolher hardware, reduzir tráfego e criar soluções para inspeção industrial, robótica, segurança, agronegócio e dispositivos inteligentes.
Matriz Curricular
- 1- Gestão da Inovação
- 2- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
- 3- Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas
- 4- Visão Computacional com IA: Edge, Indústria e Robótica
- 5- Sistemas Embarcados e IoT
- 6- Deep Learning: Arquiteturas Neurais e Implementação com PyTorch/TensorFlow
- 7- Edge, Fog Computing e Arquiteturas Distribuídas para IoT
- 8- TinyML e IA Embarcada
- 9- Hardware para Aceleração de IA na Borda
Mercado de Trabalho
Indústrias, integradoras, empresas de tecnologia, agronegócio, logística, automotivo e centros de pesquisa investem em visão computacional e Edge AI. Há oportunidades em machine learning, inspeção automatizada, robótica, sistemas embarcados, IoT, TinyML e aceleração de inferência. A especialização favorece profissionais de software, dados, eletrônica e automação. Experiência com Python, modelos de visão, hardware edge e implantação em dispositivos reais amplia a competitividade em projetos de inovação, vagas remotas e oportunidades internacionais em soluções industriais e conectadas.
Por que escolher a
UNIASSELVI?
Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.
Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.
Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.
Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.
Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.
Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.
Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.
Confira notas, acesse as trilhas de aprendizagem e estude com materiais didáticos digitais no Leo App.
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Visão Computacional e Edge AI?
Esse profissional desenvolve modelos que interpretam imagens e vídeos em câmeras, robôs e dispositivos embarcados. Ele prepara dados, treina redes neurais, otimiza inferência e escolhe hardware, buscando precisão, baixa latência, eficiência energética e funcionamento confiável próximo à fonte dos dados.
Como está o mercado de trabalho para profissionais de visão computacional?
O mercado cresce com inspeção industrial, segurança, robótica, veículos, agronegócio e dispositivos inteligentes. Indústrias, integradoras, empresas de tecnologia e centros de pesquisa procuram profissionais de Deep Learning, processamento de imagens, sistemas embarcados, IoT, TinyML e aceleração de modelos.
Quanto ganha um Computer Vision Engineer no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), Computer Vision Engineers recebem em média cerca de R$ 8,8 mil mensais, com faixa típica aproximada de R$ 6,3 mil a R$ 10,7 mil. A remuneração varia conforme experiência, empresa, hardware e complexidade dos projetos.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Visão Computacional e Edge AI?
As principais frentes profissionais incluem:
- Inspeção visual e controle de qualidade industrial
- Robótica, navegação e percepção de ambientes
- TinyML e inteligência artificial embarcada
- Edge e Fog Computing para IoT
- Otimização e aceleração de inferência
- Pesquisa, produtos inteligentes e consultoria
Qual é a diferença entre visão computacional na nuvem e na borda?
Na nuvem, imagens são enviadas a servidores remotos para processamento. Na borda, a análise ocorre no dispositivo ou próximo dele. Edge AI reduz latência e tráfego e pode melhorar privacidade, mas exige otimização para limitações de memória, energia e hardware.
O que é TinyML?
TinyML permite executar modelos de machine learning em microcontroladores e dispositivos com recursos muito limitados. Técnicas como quantização, pruning e compressão reduzem memória e processamento. A abordagem viabiliza sensores inteligentes, detecção local e operação com baixo consumo energético.
É necessário conhecer hardware para trabalhar com Edge AI?
Sim, ao menos para avaliar memória, energia, latência, interfaces e aceleradores. O profissional não precisa projetar todos os circuitos, mas deve compreender diferenças entre GPUs, TPUs, NPUs, FPGAs e microcontroladores para escolher e otimizar a solução no ambiente produtivo.
Transfer learning ajuda em projetos com poucos dados?
Sim. O transfer learning reaproveita representações aprendidas por modelos treinados em grandes bases e adapta as camadas finais ao novo problema. Isso reduz tempo e necessidade de dados, mas ainda exige validação, tratamento de vieses e imagens representativas do ambiente real.
Indústrias, integradoras, empresas de tecnologia, agronegócio, logística, automotivo e centros de pesquisa investem em visão computacional e Edge AI. Há oportunidades em machine learning, inspeção automatizada, robótica, sistemas embarcados, IoT, TinyML e aceleração de inferência. A especialização favorece profissionais de software, dados, eletrônica e automação. Experiência com Python, modelos de visão, hardware edge e implantação em dispositivos reais amplia a competitividade em projetos de inovação, vagas remotas e oportunidades internacionais em soluções industriais e conectadas.
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Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.