Programa del Curso

Introducción a Edge AI

  • Definición y conceptos clave
  • Diferencias entre la IA perimetral y la IA en la nube
  • Ventajas y desafíos de Edge AI
  • Información general sobre las aplicaciones de IA perimetral

Arquitectura de IA perimetral

  • Componentes de los sistemas Edge AI
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en aplicaciones de IA perimetral
  • Integración con sistemas existentes

Configuración del entorno de IA perimetral

  • Introducción a las plataformas Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización de la configuración de Edge AI

Desarrollo de modelos de IA perimetral

  • Información general sobre los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para dispositivos perimetrales
  • Modelos de entrenamiento específicos para la implementación perimetral
  • Técnicas para optimizar modelos para dispositivos perimetrales
  • Herramientas y marcos para el desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Data Management y preprocesamiento para Edge AI

  • Técnicas de recopilación de datos para entornos perimetrales
  • Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos perimetrales
  • Administración de canalizaciones de datos en dispositivos perimetrales
  • Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos en entornos perimetrales

Implementación de aplicaciones de IA perimetral

  • Pasos para implementar modelos en varios dispositivos perimetrales
  • Técnicas para supervisar y gestionar los modelos desplegados
  • Procesamiento e inferencia de datos en tiempo real en dispositivos perimetrales
  • Casos prácticos y ejemplos prácticos de implementación

Integración de la IA perimetral con los sistemas IoT

  • Conexión de soluciones de IA perimetral con dispositivos y sensores IoT
  • Communication Protocolos y métodos de intercambio de datos
  • Creación de una solución integral de Edge AI e IoT
  • Ejemplos prácticos y casos de uso

Use Cases y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria de Edge AI
  • Estudios de casos detallados en el sector de la salud, la automoción y los hogares inteligentes
  • Casos de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias y oportunidades futuras en Edge AI

Consideraciones éticas y mejores prácticas

  • Garantizar la privacidad y la seguridad en las implementaciones de IA perimetral
  • Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA perimetral
  • Cumplimiento de reglamentos y normas
  • Mejores prácticas para la implementación responsable de IA

Proyectos y ejercicios prácticos

  • Desarrollo de una aplicación compleja de IA perimetral
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios grupales colaborativos
  • Presentaciones y comentarios del proyecto

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (Python recomendado)
  • Familiaridad con los conceptos de edge computing e IoT

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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