Os alunos deverão, com o apoio do professor e dos co-responsáveis, preparar todo material teórico do curso e planejar as atividades práticas para as oficinas, abordando os seguintes assuntos: 1 – Introdução dos conceitos sobre sistemas embarcados e aprendizado profundo e as oportunidades e desafios; 2 – Introdução de redes neurais do tipo CNN, RNN, LSTM e Transformers; 3 – Apresentação das principais ferramentas e frameworks para projeto, treinamento e migração de DNN (Deep Neural Network) para sistemas embarcados; 4 – Preparação de atividades práticas com instalação de ferramentas e disponibilização de testbenches; 5 – Oferecimento do curso para membros da comunidade utilizando todo esse material.