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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
- Visión 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 aplicaciones de Edge AI
- Integración con sistemas existentes
Configuración del entorno de Edge AI
- Introducción a plataformas de Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación de software y bibliotecas necesarios
- Configuración del entorno de desarrollo
- Inicialización de la configuración de Edge AI
Desarrollo de modelos de Edge AI
- Visión general de los modelos de aprendizaje automático y profundo para dispositivos de borde
- Entrenamiento de modelos específicamente para su despliegue en el borde
- Técnicas para optimizar modelos destinados a dispositivos de borde
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gestión y preprocesamiento de datos para Edge AI
- Técnicas de recolección de datos para entornos de borde
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos de borde
- Gestión de pipelines de datos en dispositivos de borde
- Garantía de privacidad y seguridad de los datos en entornos de borde
Despliegue de aplicaciones de Edge AI
- Pasos para desplegar modelos en diversos dispositivos de borde
- Técnicas para monitorear y gestionar modelos desplegados
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos de borde
- Estudios de caso y ejemplos prácticos de despliegue
Integración de Edge AI con sistemas IoT
- Conexión de soluciones de Edge AI con dispositivos y sensores IoT
- Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
- Construcción de una solución integral de Edge AI e IoT
- Ejemplos prácticos y casos de uso
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria para Edge AI
- Estudios de caso detallados en sectores como salud, automotriz y hogares inteligentes
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantía de privacidad y seguridad en los despliegues de Edge AI
- Abordaje de sesgos y equidad en los modelos de Edge AI
- Cumplimiento de normativas y estándares
- Mejores prácticas para el despliegue responsable de inteligencia artificial
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación compleja de Edge AI
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentación de proyectos y retroalimentación
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con los conceptos de computación en el borde e IoT
Público objetivo
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
14 Horas
Testimonios (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