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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
- Panorama general de las aplicaciones de 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 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 del despliegue en el borde
Desarrollo de Modelos de IA en el Borde
- Panorama general de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Entrenamiento de modelos para su despliegue en el borde
- Técnicas de optimización de modelos
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA en el borde
Despliegue de Aplicaciones de IA en el Borde
- Pasos para desplegar modelos en dispositivos periféricos
- Monitoreo y gestión de modelos desplegados
- Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real
- Estudios de caso y ejemplos
Casos de Uso y Aplicaciones
- Aplicaciones específicas por industria para la IA en el borde
- Estudios de caso en salud, automóviles y hogares inteligentes
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde
Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
- Garantizar la privacidad y seguridad en la IA en el borde
- Abordar los sesgos y la equidad
- Cumplimiento de regulaciones y estándares
- Mejores prácticas para un despliegue responsable de IA
Proyectos Prácticos y Ejercicios
- Desarrollo de una aplicación simple de IA en el borde
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios grupales colaborativos
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Conocimiento general de conceptos informáticos
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