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Temario del curso
Introducción al AI en el borde para Visión por Computadora
- Panorama general del AI en el borde y sus beneficios
- Comparación: IA en la nube vs. AI en el borde
- Desafíos clave en el procesamiento de imágenes en tiempo real
Implementación de Modelos de Aprendizaje Profundo en Dispositivos Periféricos
- Introducción a TensorFlow Lite y OpenVINO
- Optimización y cuantización de modelos para su implementación en dispositivos periféricos
- Caso de estudio: Ejecución de YOLOv8 en un dispositivo periférico
Aceleración por Hardware para Inferencia en Tiempo Real
- Panorama general del hardware de computación periférica (Jetson, Coral, FPGAs)
- Aprovechamiento de la aceleración GPU y TPU
- Medición de rendimiento y evaluación comparativa
Detección y Seguimiento de Objetos en Tiempo Real
- Implementación de detección de objetos con modelos YOLO
- Seguimiento de objetos en movimiento en tiempo real
- Mejora de la precisión de detección mediante fusión de sensores
Técnicas de Optimización para AI en el Borde
- Reducción del tamaño del modelo mediante poda y cuantización
- Técnicas para reducir la latencia y el consumo de energía
- Retrenado y ajuste fino de modelos de AI en el borde
Integración del AI en el Borde con Sistemas IoT
- Implementación de modelos de IA en cámaras inteligentes y dispositivos IoT
- AI en el borde y toma de decisiones en tiempo real
- Comunicación entre dispositivos periféricos y sistemas en la nube
Consideraciones de Seguridad y Ética en el AI en el Borde
- Preocupaciones sobre la privacidad de los datos en aplicaciones de AI en el borde
- Garantizar la seguridad de los modelos frente a ataques adversarios
- Cumplimiento con las regulaciones de IA y principios de IA ética
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de visión por computadora
- Experiencia con Python y frameworks de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de computación periférica y dispositivos IoT
Público Objetivo
- Ingenieros de visión por computadora
- Desarrolladores de IA
- Profesionales de IoT
21 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