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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
  • Ventajas y desafíos de la IA en el Edge
  • Ejemplos generales de aplicaciones basadas en IA en el Edge

Arquitectura de la IA en el Edge

  • Componentes esenciales de los sistemas de IA en el Edge
  • Requisitos de hardware y software para su implementación
  • Flujo de datos en las aplicaciones basadas en IA en el Edge
  • Integración con sistemas preexistentes

Configuración del entorno para la IA en el Edge

  • Introducción a plataformas populares para IA en el Edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, entre otras)
  • Instalación de software y bibliotecas necesarias
  • Configuración básica del entorno de desarrollo
  • Inicialización de los componentes esenciales para el funcionamiento

Desarrollo de modelos de IA para dispositivos periféricos

  • Panorámica sobre modelos de aprendizaje automático y profundo aptos para entornos periféricos
  • Entrenamiento específico de modelos destinados a su uso en dispositivos Edge
  • Técnicas para optimizar los modelos y adaptarlos al hardware disponible
  • Herramientas y marcos reconocidos para el desarrollo de IA en el Edge (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)

Gestión y preprocesamiento de datos en entornos periféricos

  • Técnicas para la recopilación de datos en condiciones Edge
  • Preprocesado y ampliación de los conjuntos de datos según las necesidades del dispositivo
  • Control del flujo de transmisión de información a través de estos equipos periféricos
  • Garantía de privacidad y seguridad en el manejo de datos dentro de este contexto

Despliegue de aplicaciones basadas en IA en dispositivos periféricos

  • Pasos fundamentales para llevar los modelos a diferentes tipos de dispositivos Edge
  • Métodos eficaces para monitorizar y gestionar estos modelos tras su despliegue
  • Procesamiento en tiempo real e inferencia automatizada mediante dispositivos Edge
  • Estudios de caso concretos que ilustran situaciones prácticas y éxitos en su implementación

Integración de la IA en el Edge con sistemas IoT

  • Conexión directa de soluciones basadas en IA en el Edge con distintos dispositivos e sensores IoT
  • Protocolos utilizados y métodos adecuados para la transferencia de datos
  • Concepción integral de una solución que combina IA en el Edge e Internet de las Cosas
  • Ejemplos prácticos y situaciones concretas donde esta integración se ha aplicado

Aplicaciones y casos de uso habituales

  • Implementaciones típicas de la IA en el Edge según cada sector industrial
  • Estudios detallados sobre ejemplos reales aplicados en ámbitos como la salud, la industria automotriz y entornos domésticos inteligentes
  • Experiencias positivas y conclusiones importantes extraídas de dichas prácticas
  • Tendencias actuales y perspectivas futuras relacionadas con la IA en el Edge

Consideraciones éticas y mejores procedimientos recomendados

  • Medidas efectivas para mantener la privacidad y seguridad al instalar soluciones de IA en el Edge
  • Mecanismos adecuados para identificar y mitigar posibles sesgos y asegurar equidad en los modelos utilizados
  • Cumplimiento de normas estatutarias y estándares técnicos vigentes
  • Directrices prácticas para garantizar un uso responsable e íntegro de la IA en dichos dispositivos

Proyectos interactivos y actividades formativas prácticas

  • Elaboración conjunta de una aplicación compleja basada en IA en el Edge
  • Ejercicios adaptados a contextos reales y problemáticas concretas propias del día a día profesional
  • Actividades colaborativas organizadas en grupos reducidos
  • Presentaciones individuales de los resultados obtenidos junto con la valoración correspondiente por parte de los docentes y compañeros

Resumen final y próximos pasos recomendados

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de IA e aprendizaje automático.
  • Experiencia en el uso de lenguajes de programación (se recomienda Python).
  • Familiaridad con los conceptos de computación periférica e IoT.

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 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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