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Temario del curso
Introducción a la IA en el Borde (Edge AI)
- Definición y conceptos clave
- Diferencias entre IA en el borde y IA en la nube
- Ventajas y desafíos de la IA en el borde
- Visión general de las aplicaciones de IA en el borde
Arquitectura de la IA en el Borde (Edge AI)
- Componentes de los sistemas de IA en el borde
- Requisitos de hardware y software
- Flujo de datos en aplicaciones de IA en el borde
- Integración con sistemas existentes
Configuración del Entorno de IA en el Borde (Edge AI)
- Introducción a plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación de software y bibliotecas necesarias
- Configuración del entorno de desarrollo
- Inicialización de la configuración de IA en el borde
Desarrollo de Modelos de IA en el Borde (Edge AI)
- Visión general de modelos de aprendizaje automático y profundo para dispositivos en el borde
- Entrenamiento de modelos específicamente para la implementación en el borde
- Técnicas para optimizar modelos para dispositivos en el borde
- Herramientas y marcos para el desarrollo de IA en el borde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gestión y Preprocesamiento de Datos para la IA en el Borde (Edge AI)
- Técnicas de recolección de datos para entornos en el borde
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos en el borde
- Gestión de canales de datos en dispositivos en el borde
- Garantizar la privacidad y seguridad de los datos en entornos en el borde
Implementación de Aplicaciones de IA en el Borde (Edge AI)
- Pasos para implementar modelos en diversos dispositivos del borde
- Técnicas para monitoreo y administración de modelos implementados
- Procesamiento y inferencia de datos en tiempo real en dispositivos en el borde
- Estudios de caso y ejemplos prácticos de implementación
Integración de IA en el Borde con Sistemas IoT
- Conexión de soluciones de IA en el borde con dispositivos y sensores IoT
- Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
- Construcción de una solución integral de IA en el borde e IoT
- Ejemplos prácticos y casos de uso
Casos de Uso y Aplicaciones
- Aplicaciones específicas por industria de la IA en el borde
- Estudios de caso detallados en salud, automotriz y casas inteligentes
- Éxitos y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde
Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
- Garantizar privacidad y seguridad en implementaciones de IA en el borde
- Abordar sesgo e imparcialidad en modelos de IA en el borde
- Cumplimiento con regulaciones y estándares
- Mejores prácticas para una implementación responsable de la IA
Proyectos Prácticos y Ejercicios
- Desarrollo de una aplicación compleja de IA en el borde
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones y retroalimentación de proyectos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con los conceptos de computación en la vanguardia y IoT
audiencia
- 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.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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