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Temario del curso

Introducción a Edge AI

  • Definición y conceptos clave
  • Diferencias entre Edge AI y Cloud AI
  • Beneficios y desafíos de Edge AI
  • Panorama general de las aplicaciones de Edge AI

Arquitectura de Edge AI

  • Componentes de los sistemas de Edge AI
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en las aplicaciones de Edge AI
  • Integración con sistemas existentes

Configuración del Entorno de Edge AI

  • Introducción a las plataformas de Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización de la configuración de Edge AI

Desarrollo de Modelos de Edge AI

  • Panorama general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Entrenamiento de modelos para despliegue en edge
  • Técnicas de optimización de modelos
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de Edge AI

Despliegue de Aplicaciones de Edge AI

  • Pasos para desplegar modelos en dispositivos edge
  • Monitoreo y gestión de modelos desplegados
  • Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia
  • Estudios de caso y ejemplos

Casos de Uso y Aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria de Edge AI
  • Estudios de caso en salud, automoción y hogares inteligentes
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI

Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas

  • Garantizar la privacidad y seguridad en Edge AI
  • Abordar el sesgo y la equidad
  • Cumplimiento de regulaciones y estándares
  • Mejores prácticas para el despliegue responsable de IA

Proyectos Prácticos y Ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación simple de Edge AI
  • Proyectos reales y escenarios
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (Python recomendado)
  • Conocimiento de conceptos generales de informática

Público Objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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