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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 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 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 necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización del entorno de IA en el borde

Desarrollo de modelos de IA en el borde

  • 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 para dispositivos de borde
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA en el borde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestión y preprocesamiento de datos para la IA en el borde

  • Técnicas de recopilación de datos para entornos de borde
  • Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos de borde
  • Gestión de canales de datos (pipelines) en dispositivos de borde
  • Garantía de privacidad y seguridad de los datos en entornos de borde

Despliegue de aplicaciones de IA en el borde

  • Pasos para desplegar modelos en diversos dispositivos de borde
  • Técnicas para monitorear y gestionar los modelos desplegados
  • Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos de borde
  • Estudios de casos y ejemplos prácticos de despliegue

Integración de la IA en el borde con sistemas IoT

  • Conexión de soluciones de IA en el borde con dispositivos y sensores IoT
  • Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
  • Construcción de una solución integral de IA en el borde e IoT
  • Ejemplos prácticos y casos de uso

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas por industria de la IA en el borde
  • Estudios de casos detallados en salud, automoción y hogares inteligentes
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en la IA en el borde

Consideraciones éticas y mejores prácticas

  • Garantía de privacidad y seguridad en los despliegues de IA en el borde
  • Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA en el borde
  • Cumplimiento con regulaciones y estándares
  • Mejores prácticas para un despliegue responsable de IA

Proyectos prácticos y ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación compleja 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 inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con conceptos de computación en el borde e IoT

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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