Temario del curso
Introducción a Edge AI para Visión por Computadora
- Resumen de Edge AI y sus beneficios
- Comparación: Cloud AI vs Edge AI
- Desafíos clave en el procesamiento de imágenes en tiempo real
Implementación de Modelos de Aprendizaje Profundo en Dispositivos Edge
- Introducción a TensorFlow Lite y OpenVINO
- Optimización y cuantificación de modelos para la implementación edge
- Estudio de caso: Ejecutando YOLOv8 en un dispositivo edge
Aceleración de Hardware para Inferencia en Tiempo Real
- Resumen del hardware de computación edge (Jetson, Coral, FPGAs)
- Uso de la aceleración GPU y TPU
- Pruebas de rendimiento y evaluación
Detección y Seguimiento en Tiempo Real de Objetos
- Implementación de detección de objetos con modelos YOLO
- Seguimiento de objetos en movimiento en tiempo real
- Mejora de la precisión de la detección mediante fusión de sensores
Técnicas de Optimización para Edge AI
- Reducción del tamaño del modelo con poda y cuantificación
- Técnicas para reducir la latencia y el consumo de energía
- Reentrenamiento y ajuste fino de modelos Edge AI
Integración de Edge AI con Sistemas IoT
- Implementación de modelos AI en cámaras inteligentes y dispositivos IoT
- Edge AI y toma de decisiones en tiempo real
- Comunicación entre dispositivos edge y sistemas en la nube
Consideraciones de Seguridad y Éticas en Edge AI
- Preocupaciones sobre privacidad de datos en aplicaciones Edge AI
- Garantizar la seguridad del modelo contra ataques adversarios
- Cumplimiento con las regulaciones de IA y principios éticos de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con conceptos de visión por computadora
- Experiencia con Python y marcos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de computación en la nube y dispositivos IoT
Publlico objetivo
- Ingenieros de visión por computadora
- Desarrolladores de IA
- Profesionales de IoT
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Testimonios (1)
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Kevin De Cuyper
Curso - Computer Vision with OpenCV
Traducción Automática