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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

Número de participantes


Precio por participante

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