Processamento de dados com algoritmos de Inteligência Artificial na plataforma Nvidia Jetson Nano com vistas ao desenvolvimento de sistemas de deep learning e internet das coisas
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Universidade Federal do Oeste do Pará
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No presente trabalho, foi investigado o módulo Jetson Nano da Nvidia, destinado a aplicações de Inteligência Artificial (IA) para acoplamento a sistemas de Internet das Coisas (Internet of Things, IoT). O módulo Jetson Nano possui uma GPU (Graphics Processing Unit) de menor porte, com poder de processamento reduzido, mas que pode atender a necessidades básicas de treinamentos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) profundas, a serem executadas em nós-folhas de sistemas de IoT. Mais especificamente, o objetivo deste trabalho é avaliação da performance da Plataforma Nvidia Jetson Nano, sob uma abordagem Edge Computing, por meio do treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação de um conjunto de dados de Marketing Bancário, utilizando técnicas de ciência de dados no objetivo de predizer se o cliente aceitará ou não a proposta de investimento do banco. A avaliação do desempenho e eficiência da placa foram observadas pelo tempo de execução da aplicação e do resultado do treinamento dos algoritmos. Portanto, a integração de edge computing e IA com base nos resultados práticos deste artigo pode fornecer aos pesquisadores a possibilidade de incorporar vários modelos de aprendizado no sistema embarcado Jetson para desenvolver aplicações diversificadas em diversos cenários.
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PRAIA, Rebeca Travassos. Processamento de dados com algoritmos de Inteligência Artificial na plataforma Nvidia Jetson Nano com vistas ao desenvolvimento de sistemas de deep learning e internet das coisas. Orientadora: Anderson Alvarenga de Moura Meneses. 2022. 11 p. Trabalho de Conclusão de Curso – Artigo (Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia) - Instituto de Engenharia e Geociências, Universidade Federal do Oeste do Pará, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/handle/123456789/1543. Acesso em: .
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