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Temario del curso

Introducción al Edge AI para Visión por Computadora

  • Descripción general del Edge AI y sus beneficios
  • Comparación: Cloud AI vs Edge AI
  • Desafíos clave en el procesamiento de imágenes en tiempo real

Implementación de Modelos de Aprendizaje Profundo en Dispositivos Perimetrales

  • Introducción a TensorFlow Lite y OpenVINO
  • Optimización y cuantización de modelos para su implementación perimetral
  • Caso de estudio: Ejecución de YOLOv8 en un dispositivo perimetral

Aceleración de Hardware para Inferencia en Tiempo Real

  • Descripción general del hardware de computación perimetral (Jetson, Coral, FPGAs)
  • Aprovechamiento de la aceleración GPU y TPU
  • Evaluación y benchmarking de rendimiento

Detección y Seguimiento de Objetos en Tiempo Real

  • Implementación de detección de objetos con modelos YOLO
  • Seguimiento de objetos en movimiento en tiempo real
  • Mejora de la precisión de detección mediante fusión de sensores

Técnicas de Optimización para Edge AI

  • Reducción del tamaño del modelo mediante poda y cuantización
  • Técnicas para reducir la latencia y el consumo de energía
  • Reentrenamiento y ajuste fino de modelos de Edge AI

Integración del Edge AI con Sistemas IoT

  • Implementación de modelos de IA en cámaras inteligentes y dispositivos IoT
  • Edge AI y toma de decisiones en tiempo real
  • Comunicación entre dispositivos perimetrales y sistemas en la nube

Consideraciones de Seguridad y Ética en el Edge AI

  • Preocupaciones sobre la privacidad de los datos en aplicaciones de Edge AI
  • Garantía de seguridad del modelo frente a ataques adversarios
  • Cumplimiento con regulaciones de IA y principios éticos de IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con conceptos de visión por computadora
  • Experiencia con Python y frameworks de aprendizaje profundo
  • Conocimientos básicos de computación perimetral y dispositivos IoT

Público Objetivo

  • Ingenieros de visión por computadora
  • Desarrolladores de IA
  • Profesionales del IoT
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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