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Temario del curso

Introducción a la IA Periférica y Agénica

  • Descripción general de la IA agénica y la computación periférica (edge computing)
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda
  • Comparación arquitectónica: agentes en la nube vs. agentes periféricos

Diseño de Arquitecturas de Agentes Ligeros

  • Descomposición del bucle del agente para sistemas con recursos limitados
  • Diseño asíncrono para un cálculo eficiente
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de marcos de trabajo de Python para IA periférica
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Despliegue de entornos de prueba en Raspberry Pi o dispositivos similares

Implementación de Inferencia en Dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en el borde
  • Ejecución de inferencia con TensorFlow Lite y ONNX Runtime
  • Integración de los resultados de la inferencia en los bucles de decisión del agente

Integración de Agentes con Hardware e IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos de IoT
  • Recopilación y procesamiento de datos locales
  • Operación sin conexión (offline) y comportamiento activado por eventos

Optimización y Monitoreo

  • Sintonización del rendimiento para bajo consumo de energía y alta velocidad
  • Técnicas de caché periférico y compresión de modelos
  • Monitoreo y depuración de agentes periféricos

Proyecto Práctico: Despliegue de un Agente Ligero en Hardware Periférico

  • Diseño de un agente autónomo pequeño para una tarea de IoT o robótica
  • Implementación de la inferencia del modelo y lógica local
  • Pruebas y optimización para latencia y confiabilidad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Conocimiento básico de flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos de computación embebida o periférica (edge computing)

Público Objetivo

  • Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware
  • Ingenieros de ML periférico que diseñan soluciones de inferencia en dispositivo
  • Equipos de robótica que despliegan IA agénica para operación autónoma
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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