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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
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática