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# Varejo - usando IoT para gerenciar níveis de estoque
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A última etapa antes de os alimentos chegarem aos consumidores é o varejo - os mercados, hortifrutis, supermercados e lojas que vendem produtos diretamente aos consumidores. Essas lojas querem garantir que os produtos estejam disponíveis nas prateleiras para que os clientes possam vê-los e comprá-los.
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Uma das tarefas mais manuais e demoradas em lojas de alimentos, especialmente em grandes supermercados, é garantir que as prateleiras estejam abastecidas. Isso envolve verificar prateleiras individuais para garantir que quaisquer lacunas sejam preenchidas com produtos vindos dos estoques.
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O IoT pode ajudar com isso, utilizando modelos de IA que rodam em dispositivos IoT para contar o estoque, usando modelos de aprendizado de máquina que não apenas classificam imagens, mas também detectam objetos individuais e os contam.
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Nestes 2 módulos, você aprenderá como treinar modelos de IA baseados em imagens para contar estoque e executar esses modelos em dispositivos IoT.
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> 💁 Estes módulos utilizarão alguns recursos na nuvem. Se você não concluir todas as lições deste projeto, certifique-se de [limpar seu projeto](../clean-up.md).
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## Tópicos
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1. [Treinar um detector de estoque](./lessons/1-train-stock-detector/README.md)
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1. [Verificar estoque a partir de um dispositivo IoT](./lessons/2-check-stock-device/README.md)
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## Créditos
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Todas as lições foram escritas com ♥️ por [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett)
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**Aviso Legal**:
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução. |