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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