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Temario del curso
Introducción a Edge AI e IoT
- Definición y conceptos clave de Edge AI.
- Visión general de los sistemas y arquitecturas de IoT.
- Beneficios y desafíos de integrar Edge AI con IoT.
- Aplicaciones y casos de uso en el mundo real.
Arquitectura de Edge AI para IoT
- Componentes de los sistemas de Edge AI para IoT.
- Requisitos de hardware y software.
- Flujo de datos en aplicaciones de IoT habilitadas para Edge AI.
- Integración con sistemas de IoT existentes.
Configuración del entorno de Edge AI e IoT
- Introducción a plataformas populares de IoT (por ejemplo, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
- Instalación de software y bibliotecas necesarias.
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Inicialización del entorno de Edge AI e IoT.
Desarrollo de modelos de IA para dispositivos IoT
- Visión general de los modelos de aprendizaje automático y profundo para el borde e IoT.
- Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue en IoT.
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.).
- Técnicas de compresión y optimización de modelos.
Gestión y preprocesamiento de datos en IoT
- Técnicas de recolección de datos para entornos de IoT.
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos de borde.
- Gestión de pipelines de datos en dispositivos de IoT.
- Garantía de privacidad y seguridad de los datos en entornos de IoT.
Despliegue de modelos Edge AI en dispositivos IoT
- Pasos para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde de IoT.
- Técnicas de monitoreo y gestión de modelos desplegados.
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos de IoT.
- Estudios de caso y ejemplos prácticos de despliegue.
Integración de Edge AI con protocolos y plataformas de IoT
- Visión general de los protocolos de comunicación de IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.).
- Conexión de soluciones Edge AI con sensores y actuadores de IoT.
- Construcción de soluciones completas de Edge AI e IoT.
- Ejemplos prácticos y casos de uso.
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de Edge AI en IoT por industria.
- Estudios de caso detallados en hogares inteligentes, IoT industrial, salud, etc.
- Historias de éxito y lecciones aprendidas.
- Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI para IoT.
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantía de privacidad y seguridad en despliegues de Edge AI e IoT.
- Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA.
- Cumplimiento con normativas y estándares.
- Mejores prácticas para un despliegue responsable de IA en IoT.
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación compleja de Edge AI para IoT.
- Proyectos y escenarios del mundo real.
- Ejercicios grupales colaborativos.
- Presentación de proyectos y retroalimentación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático.
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python).
- Conocimiento de los conceptos y tecnologías de IoT.
Público objetivo
- Desarrolladores de IoT.
- Arquitectos de sistemas.
- Profesionales de la industria.
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