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
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