Selo ABMES renovado em 2026
O Selo ABMES de Compromisso com a Empregabilidade reforça o foco na carreira.
Visão Computacional e Inteligência Artificial na Borda (Edge Ai)
Pós em Visão Computacional
Inscreva-se na Visão Computacional e Inteligência Artificial na Borda (Edge Ai) e avance agora!
- Indicado para O curso é destinado a profissionais
- Instituição com nota máxima em avaliação MEC
- Currículo com Sistemas Embarcados E Iot
Sobre o curso
O curso aborda visão computacional, inteligência artificial embarcada e aplicações de Edge AI em ambientes inteligentes.
Vantagens UNIASSELVI
- 1300 polos ativos pelo país
Mais de 1300 polos em todos os estados ampliam o acesso ao ensino UNIASSELVI.
- Nota máxima 5 direto do MEC
Nota máxima 5, no Conceito Institucional, em avaliação homologada pelo MEC.
- Aulas, biblioteca e suporte
O Leo App e o AVA integram aulas, biblioteca, materiais e suporte ao aluno.
Dê o próximo passo na sua carreira
Mercado de trabalho em Visão Computacional e Inteligência Artificial na Borda (Edge Ai)
O mercado de trabalho para esse profissional está em tecnologia, indústria, automação, saúde e mobilidade inteligente. A aplicação de IA em dispositivos locais cresce rapidamente em diferentes setores.
Nossa Metodologia
Experiência que inspira
Uma jornada acadêmica pensada para ampliar suas possibilidades.
Suporte e qualidade sempre perto
Conte com professores e recursos que ajudam você a compreender os conteúdos, esclarecer dúvidas e avançar com mais segurança ao longo do curso.
Educação acessível e inovadora
Mensalidades que cabem no seu bolso, com um ensino pensado para te preparar para o mercado de trabalho.
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Visão Computacional e Edge AI?
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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.