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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde
- Definición y conceptos clave
- Diferencias entre la IA en el borde y la IA en la nube
- Beneficios y desafíos de la IA en el borde
- Panorama general de las aplicaciones de IA en el borde
Arquitectura de la IA en el borde
- Componentes de los sistemas de IA en el borde
- Requisitos de hardware y software
- Flujo de datos en las aplicaciones de IA en el borde
- Integración con sistemas existentes
Configuración del entorno de IA en el borde
- Introducción a las plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación del software y las bibliotecas necesarias
- Configuración del entorno de desarrollo
- Inicialización de la configuración de IA en el borde
Desarrollo de modelos de IA en el borde
- Panorama general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para dispositivos finales
- Entrenamiento de modelos específicamente para la implementación en el borde
- Técnicas para optimizar modelos para dispositivos finales
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA en el borde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gestión de datos y preprocesamiento para la IA en el borde
- Técnicas de recopilación de datos para entornos finales
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos finales
- Gestión de canales de datos en dispositivos finales
- Garantía de privacidad y seguridad de los datos en entornos finales
Implementación de aplicaciones de IA en el borde
- Pasos para implementar modelos en diversos dispositivos finales
- Técnicas para monitorear y gestionar modelos implementados
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos finales
- Estudios de casos y ejemplos prácticos de implementación
Integración de la IA en el borde con sistemas IoT
- Conexión de soluciones de IA en el borde con dispositivos y sensores IoT
- Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
- Construcción de una solución integral de IA en el borde e IoT
- Ejemplos prácticos y casos de uso
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la IA en el borde por industria
- Estudios de casos detallados en salud, automoción e hogares inteligentes
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en la IA en el borde
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantía de privacidad y seguridad en las implementaciones de IA en el borde
- Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA en el borde
- Cumplimiento de normativas y estándares
- Mejores prácticas para una implementación responsable de la IA
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación compleja de IA en el borde
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con los conceptos de computación en el borde e IoT
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática