Temario del curso
Introducción a la IA en el edge
- Definición y conceptos clave
- Diferencias entre la IA en el edge y la IA en la nube
- Beneficios y casos de uso de la IA en el edge
- Resumen de dispositivos y plataformas de edge
Configuración del entorno de edge
- Introducción a los dispositivos de edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación de software y bibliotecas necesarias
- Configuración del entorno de desarrollo
- Preparación del hardware para el despliegue de IA
Desarrollo de modelos de IA para el edge
- Resumen de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para dispositivos de edge
- Técnicas para entrenar modelos en entornos locales y en la nube
- Optimización de modelos para el despliegue en edge (cuantización, poda, etc.)
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA en el edge (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Despliegue de modelos de IA en dispositivos de edge
- Pasos para desplegar modelos de IA en diversos hardware de edge
- Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real en dispositivos de edge
- Monitorización y gestión de los modelos desplegados
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Soluciones y proyectos de IA práctica
- Desarrollo de aplicaciones de IA para dispositivos de edge (p. ej., visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural)
- Práctica: Construcción de un sistema de cámara inteligente
- Práctica: Implementación del reconocimiento de voz en dispositivos de edge
- Proyectos grupales colaborativos y escenarios del mundo real
Evaluación y optimización del rendimiento
- Técnicas para evaluar el rendimiento de los modelos en dispositivos de edge
- Herramientas para la monitorización y depuración de aplicaciones de IA en el edge
- Estrategias para optimizar el rendimiento de los modelos de IA
- Abordaje de los desafíos de latencia y consumo de energía
Integración con sistemas IoT
- Conexión de soluciones de IA en el edge con dispositivos y sensores IoT
- Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
- Construcción de una solución de IA en el edge y IoT de extremo a extremo
- Ejemplos prácticos de integración
Consideraciones éticas y de seguridad
- Garantía de la privacidad y seguridad de los datos en las aplicaciones de IA en el edge
- Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA
- Cumplimiento de regulaciones y estándares
- Prácticas recomendadas para el despliegue responsable de IA
Proyectos y ejercicios prácticos
- Desarrollo de una aplicación de IA en el edge integral
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios grupales colaborativos
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Conocimiento de los conceptos de computación de edge
Público objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Entusiastas de la tecnología
Formación Corporativa a Medida
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Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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