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Temario del curso

Introducción a la IA en el Borde y Agénica

  • Resumen de la IA agénica y la computación en el borde
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda
  • Comparación arquitectónica: agentes en la nube vs. en el borde

Diseño de Arquitecturas de Agentes Ligeros

  • Descomposición del bucle del agente para sistemas con restricciones
  • Diseño asíncrono para un cálculo eficiente
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de marcos de trabajo de Python para IA en el borde
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Implementación de entornos de prueba en Raspberry Pi o dispositivos similares

Implementación de Inferencia en Dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en el borde
  • Ejecución de inferencia con TensorFlow Lite y ONNX Runtime
  • Integración de los resultados de la inferencia en los bucles de decisión del agente

Integración de Agentes con Hardware e IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos IoT
  • Recopilación y procesamiento local de datos
  • Operación sin conexión y comportamiento desencadenado por eventos

Optimización y Monitoreo

  • Ajuste del rendimiento para bajo consumo energético y alta velocidad
  • Técnicas de caché en el borde y compresión de modelos
  • Monitoreo y depuración de agentes en el borde

Proyecto Práctico: Despliegue de un Agente Ligero en Hardware de Borde

  • Diseño de un pequeño agente autónomo para una tarea de IoT o robótica
  • Implementación de inferencia de modelos y lógica local
  • Pruebas y optimización para latencia y confiabilidad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia en programación con Python
  • Comprensión básica de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos de computación embebida o en el borde

Público Objetivo

  • Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware
  • Ingenieros de ML en el borde que diseñan soluciones de inferencia en dispositivo
  • Equipos de robótica que implementan IA agénica para operación autónoma
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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