Visão Geral

O curso Mojo para Edge AI e Analytics Industrial foi adaptado para atender cenários industriais avançados que exigem processamento inteligente de dados diretamente na borda (edge), com baixa latência, alta performance e confiabilidade operacional.

O treinamento foca no uso da linguagem Mojo para desenvolvimento de aplicações de Edge AI, analytics industrial em tempo real, processamento de sinais, inferência local de modelos de IA, integração com sensores industriais e sistemas de automação. O curso aborda desde fundamentos de edge computing até arquiteturas industriais modernas, permitindo reduzir dependência da nuvem, otimizar custos e aumentar a resiliência dos sistemas industriais.

Objetivo

Após realizar este curso Mojo para Edge AI e Analytics Industrial, você será capaz de desenvolver aplicações industriais inteligentes utilizando a linguagem Mojo para processamento de dados em tempo real, analytics avançado e inferência de modelos de IA na borda, integrando sensores industriais, otimizando uso de recursos computacionais, garantindo baixa latência, segurança, confiabilidade e integração com sistemas industriais e corporativos.

Publico Alvo

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• Engenheiros de Automação Industrial
• Engenheiros de Dados Industriais
• Engenheiros de Machine Learning
• Desenvolvedores de Software Industrial
• Engenheiros de Edge Computing
• Profissionais de Indústria 4.0
• Integradores de soluções industriais inteligentes
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Pre-Requisitos

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• Conhecimentos básicos de programação
• Experiência com Python
• Noções de automação industrial
• Conceitos básicos de dados e analytics
• Conhecimento introdutório de machine learning é desejável
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Edge AI and Industrial Analytics

1. Edge AI concepts and definitions
2. Industrial analytics overview
3. Edge vs cloud processing
4. Role of high-performance languages in Edge AI

Module 2 – Mojo Fundamentals for Edge Computing

1. Mojo syntax and programming model
2. Data types and memory concepts
3. Error handling and safety
4. Writing efficient edge applications

Module 3 – Industrial Data Acquisition and Preprocessing

1. Industrial sensor data acquisition
2. Signal conditioning and filtering
3. Data normalization and aggregation
4. Real-time data pipelines

Module 4 – Analytics and Real-Time Processing at the Edge

1. Streaming data processing
2. Time-series analytics
3. Feature extraction techniques
4. Low-latency analytics patterns

Module 5 – Edge AI Inference with Mojo

1. Edge AI architecture
2. Integrating AI models for inference
3. Running inference locally
4. Performance optimization for AI workloads

Module 6 – Interoperability with Python and AI Frameworks

1. Integrating Mojo with Python ML pipelines
2. Using existing AI and analytics libraries
3. Data exchange between Mojo and Python
4. Hybrid architectures

Module 7 – Performance, Memory and Optimization

1. Memory management strategies
2. Parallelism and concurrency
3. CPU and accelerator utilization
4. Benchmarking and profiling

Module 8 – Industrial Integration and Communication

1. Industrial communication patterns
2. Integration with MQTT and OPC UA
3. Edge gateways and data brokers
4. Secure data exchange

Module 9 – Security, Reliability and Resilience

1. Security challenges in Edge AI
2. Secure edge deployments
3. Fault tolerance strategies
4. Monitoring and health checks

Module 10 – Deployment and Industrial Use Cases

1. Deploying edge AI applications
2. Predictive maintenance scenarios
3. Quality monitoring and anomaly detection
4. Best practices for industrial edge solutions