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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde

  • Definición y conceptos clave
  • Diferencias entre la IA en el borde y la IA en la nube
  • Ventajas y desafíos de la IA en el borde
  • Descripción general de las aplicaciones de la IA en el borde

Arquitectura de la IA en el borde

  • Componentes de los sistemas de IA en el borde
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en las aplicaciones de IA en el borde
  • Integración con sistemas existentes

Configuración del entorno de IA en el borde

  • Introducción a las plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización de la configuración de la IA en el borde

Desarrollo de modelos de IA en el borde

  • Descripción general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para dispositivos periféricos
  • Entrenamiento de modelos específicamente para su despliegue en el borde
  • Técnicas para optimizar los modelos para dispositivos periféricos
  • Herramientas y marcos de desarrollo de IA en el borde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestión de datos y preprocesamiento para la IA en el borde

  • Técnicas de recopilación de datos para entornos periféricos
  • Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos periféricos
  • Gestión de canalizaciones de datos en dispositivos periféricos
  • Garantía de privacidad y seguridad de los datos en entornos periféricos

Despliegue de aplicaciones de IA en el borde

  • Pasos para desplegar modelos en varios dispositivos periféricos
  • Técnicas para monitorizar y gestionar los modelos desplegados
  • Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real en dispositivos periféricos
  • Estudios de caso y ejemplos prácticos de despliegue

Integración de la IA en el borde con sistemas del Internet de las Cosas (IoT)

  • Conexión de soluciones de IA en el borde con dispositivos y sensores IoT
  • Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
  • Desarrollo de una solución integral de IA en el borde e IoT
  • Ejemplos prácticos y casos de uso

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas por industria de la IA en el borde
  • Análisis exhaustivos en los ámbitos de la salud, la automoción y las viviendas inteligentes
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en la IA en el borde

Consideraciones éticas y mejores prácticas

  • Garantía de privacidad y seguridad en los despliegues de IA en el borde
  • Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA en el borde
  • Cumplimiento de normativas y estándares
  • Mejores prácticas para un despliegue responsable de la IA

Proyectos prácticos y ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación compleja de IA en el borde
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con los conceptos de computación periférica y del Internet de las Cosas (IoT)

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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