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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde

  • Definición y conceptos clave
  • Diferencias entre IA en el borde y IA en la nube
  • Beneficios y desafíos de la IA en el borde
  • Resumen de 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 plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización de la configuración de IA en el borde

Desarrollo de modelos de IA en el borde

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

Gestión de datos y preprocesamiento para IA en el borde

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

Despliegue de aplicaciones de IA en el borde

  • Pasos para implementar modelos en varios dispositivos finales
  • Técnicas para monitorear y gestionar modelos implementados
  • Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real en dispositivos finales
  • Estudios de caso y ejemplos prácticos de despliegue

Integración de IA en el borde con sistemas IoT

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

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria de IA en el borde
  • Estudios de caso detallados en atención médica, automóvil y hogares inteligentes
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde

Consideraciones éticas y buenas prácticas

  • Garantía de privacidad y seguridad en implementaciones de IA en el borde
  • Abordar sesgos y equidad en modelos de IA en el borde
  • Cumplimiento de regulaciones y estándares
  • Buenas prácticas para la implementación responsable de 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 siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (Python recomendado)
  • Familiaridad con conceptos de computación en el borde e IoT

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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