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<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Gerenciar a coleta seletiva de dados em campo (Active Learning), retreinamento em nuvem, validação de deriva de sensores (Sensor Drift), compilação otimizada para múltiplos hardwares e deploy OTA de modelos neurais.</p>

Célula 04: TinyMLOps e Inteligência Artificial Distribuída na Borda: Ciclo de Vida Contínuo de Modelos de Machine Learning em Frotas de Dispositivos IoT

Objetivo de Aprendizagem: Gerenciar a coleta seletiva de dados em campo (Active Learning), retreinamento em nuvem, validação de deriva de sensores (Sensor Drift), compilação otimizada para múltiplos hardwares e deploy OTA de modelos neurais.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Master Internacional em IoT, Edge AI, Digital Twins e Carreira Global, o domínio de 'TinyMLOps e Inteligência Artificial Distribuída na Borda: Ciclo de Vida Contínuo de Modelos de Machine Learning em Frotas de Dispositivos IoT' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Gerenciar a coleta seletiva de dados em campo (Active L...