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Temario del curso

Introducción a la Edge AI en entornos industriales

  • Por qué el cómputo de borde es importante en la manufactura
  • Comparación con la IA basada en la nube
  • Casos de uso en visión artificial, mantenimiento predictivo y control

Plataformas de hardware y restricciones a nivel de dispositivo

  • Panorama de hardware de borde común (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Consideraciones de procesamiento, memoria y energía
  • Selección de la plataforma adecuada para el tipo de aplicación

Desarrollo y optimización de modelos para el borde

  • Técnicas de compresión, poda y cuantización de modelos
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para el despliegue embebido
  • Equilibrio entre precisión y velocidad en entornos restringidos

Visión artificial y fusión de sensores en el borde

  • Inspección y monitoreo visual basado en el borde
  • Integración de datos de múltiples sensores (vibración, temperatura, cámaras)
  • Detección de anomalías en tiempo real con Edge Impulse

Comunicación e intercambio de datos

  • Uso de MQTT para mensajería industrial
  • Integración con sistemas SCADA, OPC-UA y PLC
  • Seguridad y resiliencia en las comunicaciones de borde

Despliegue y pruebas en campo

  • Empaquetado y despliegue de modelos en dispositivos de borde
  • Monitoreo del rendimiento y gestión de actualizaciones
  • Caso de estudio: ciclo de decisión en tiempo real con actuación local

Escalado y mantenimiento de sistemas de Edge AI

  • Estrategias de gestión de dispositivos de borde
  • Actualizaciones remotas y ciclos de readjuste de modelos
  • Consideraciones del ciclo de vida para el despliegue de grado industrial

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de sistemas embebidos o arquitecturas IoT
  • Experiencia con programación en Python o C/C++
  • Familiaridad con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Desarrolladores embebidos
  • Equipos de IoT industrial
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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