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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y TinyML
- Visión general de la IA en el borde (Edge AI)
- Ventajas y desafíos de ejecutar IA en dispositivos
- Casos de uso en robótica y automatización
Fundamentos de TinyML
- Aprendizaje automático para sistemas con recursos limitados
- Cuantización, poda y compresión de modelos
- Frameworks y plataformas de hardware compatibles
Desarrollo y Conversión de Modelos
- Entrenamiento de modelos ligeros utilizando TensorFlow o PyTorch
- Conversión de modelos a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
- Pruebas y validación de la precisión del modelo
Implementación de Inferencia en Dispositivo
- Despliegue de modelos de IA en placas integradas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integración de la inferencia con la percepción y el control robóticos
- Ejecución de predicciones en tiempo real y monitoreo del rendimiento
Optimización para el Rendimiento en el Borde
- Reducción de latencia y consumo de energía
- Aceleración de hardware utilizando NPUs y GPUs
- Evaluación y perfilado de la inferencia integrada
Frameworks y Herramientas de IA en el Borde
- Trabajo con TensorFlow Lite y Edge Impulse
- Exploración de opciones de despliegue de PyTorch Mobile
- Depuración y ajuste de flujos de trabajo de ML integrados
Integración Práctica y Estudios de Caso
- Diseño de sistemas de percepción con IA en el borde para robots
- Integración de TinyML con arquitecturas robóticas basadas en ROS
- Estudios de caso: navegación autónoma, detección de objetos y mantenimiento predictivo
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de sistemas integrados
- Experiencia en programación con Python o C++
- Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Desarrolladores de sistemas integrados
- Ingenieros de robótica
- Integradores de sistemas que trabajan en dispositivos inteligentes
21 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
