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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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