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Temario del curso

Introducción a Edge AI e IoT

  • Definición y conceptos clave de Edge AI
  • Visión general de los sistemas y arquitecturas de IoT
  • Beneficios y desafíos de integrar Edge AI con IoT
  • Aplicaciones reales y casos de uso

Arquitectura de Edge AI para IoT

  • Componentes de los sistemas de Edge AI para IoT
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en aplicaciones habilitadas para Edge AI e IoT
  • Integración con sistemas IoT existentes

Configuración del entorno de Edge AI y IoT

  • Introducción a las plataformas de IoT más populares (por ejemplo, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
  • Instalación del software y bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización del entorno de Edge AI e IoT

Desarrollo de modelos de IA para dispositivos IoT

  • Visión general de los modelos de aprendizaje automático y profundo para edge e IoT
  • Entrenamiento y optimización de modelos para su implementación en IoT
  • Herramientas y marcos de desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Técnicas de compresión y optimización de modelos

Gestión de datos y preprocesamiento en IoT

  • Técnicas de recolección de datos para entornos de IoT
  • Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos edge
  • Gestión de tuberías de datos en dispositivos IoT
  • Garantizar la privacidad y seguridad de los datos en entornos de IoT

Implementación de modelos de Edge AI en dispositivos IoT

  • Pasos para implementar modelos de IA en dispositivos edge de IoT
  • Técnicas para monitorear y gestionar modelos implementados
  • Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos IoT
  • Estudios de caso y ejemplos prácticos de implementación

Integración de Edge AI con protocolos y plataformas de IoT

  • Visión general de los protocolos de comunicación de IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
  • Conexión de soluciones Edge AI con sensores y actuadores de IoT
  • Construcción de soluciones completas de Edge AI e IoT
  • Ejemplos prácticos y casos de uso

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria de Edge AI en IoT
  • Estudios detallados en hogares inteligentes, IoT industrial, atención médica, entre otros
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI para IoT

Consideraciones éticas y buenas prácticas

  • Garantizar la privacidad y seguridad en implementaciones de Edge AI e IoT
  • Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA
  • Cumplimiento con regulaciones y estándares
  • Buenas prácticas para la implementación responsable de IA en IoT

Proyectos prácticos y ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación compleja de Edge AI para IoT
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentación de proyectos y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con conceptos y tecnologías de IoT

Público objetivo

  • Desarrolladores de IoT
  • Arquitectos de sistemas
  • Profesionales de la industria
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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