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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde
- Definición y conceptos clave
- Diferencias entre la IA en el borde y la IA en la nube
- Beneficios y desafíos de la IA en el borde
- Visión general de las aplicaciones de la IA en el borde
Arquitectura de la IA en el borde
- Componentes de los sistemas de IA en el borde
- Requisitos de hardware y software
- Flujo de datos en las aplicaciones de IA en el borde
- Integración con sistemas existentes
Configuración del entorno de IA en el borde
- Introducción a las plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación del software y las bibliotecas necesarios
- Configuración del entorno de desarrollo
- Inicialización de la configuración de IA en el borde
Desarrollo de modelos de IA en el borde
- Visión general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Entrenamiento de modelos para su implementación en el borde
- Técnicas de optimización de modelos
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA en el borde
Implementación de aplicaciones de IA en el borde
- Pasos para implementar modelos en dispositivos de borde
- Supervisión y gestión de modelos implementados
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia
- Estudios de caso y ejemplos
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria de la IA en el borde
- Estudios de caso en sectores como salud, automoción y hogares inteligentes
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias y oportunidades futuras en la IA en el borde
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantizar la privacidad y la seguridad en la IA en el borde
- Abordar el sesgo y la equidad
- Cumplimiento de normativas y estándares
- Mejores prácticas para la implementación responsable de la IA
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación sencilla de IA en el borde
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con los conceptos generales de la computación
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