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Temario del curso

Introducción a la IA Agéntica y para Dispositivos de Borde

  • Visión general de la IA agéntica y la computación de borde
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda
  • Comparación arquitectónica: agentes en la nube frente a agentes en el dispositivo

Diseño de Arquitecturas de Agentes Ligeros

  • Desglose del bucle del agente para sistemas restringidos
  • Diseño asíncrono para un cálculo eficiente
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de marcos de Python para IA de borde
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Implementación de entornos de prueba en Raspberry Pi o dispositivos similares

Implementación de Inferencia en el Dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en el borde
  • Ejecución de inferencia con TensorFlow Lite y ONNX Runtime
  • Integración de los resultados de la inferencia en los bucles de decisión del agente

Integración de Agentes con Hardware e IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos IoT
  • Pipelines locales de recogida y procesamiento de datos
  • Operación sin conexión y comportamiento basado en eventos

Optimización y Monitorización

  • Ajuste del rendimiento para bajo consumo de energía y alta velocidad
  • Técnicas de almacenamiento en caché en el borde y compresión de modelos
  • Monitorización y depuración de agentes en el borde

Proyecto Práctico: Despliegue de un Agente Ligero en Hardware de Borde

  • Diseño de un pequeño agente autónomo para una tarea IoT o robótica
  • Implementación de la inferencia del modelo y la lógica local
  • Pruebas y optimización para latencia y fiabilidad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Conocimientos básicos de flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos de computación embebida o de borde (edge computing)

Audiencia

  • Desarrolladores de sistemas embebidos que integran IA en hardware
  • Ingenieros de ML para bordes que diseñan soluciones de inferencia en el dispositivo
  • Equipos de robótica que despliegan IA agéntica para operación autónoma
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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