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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
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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