Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en el Edge para visión por computadora
- Descripción general de esta tecnología y sus principales beneficios
- Comparación entre IA en la nube e IA en el Edge
- Principales dificultades inherentes al procesamiento de imágenes en tiempo real
Implementación de modelos de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos
- Presentación de TensorFlow Lite y OpenVINO
- Optimización y cuantificación de modelos para facilitar su despliegue en el Edge
- Estudio de caso: cómo ejecutar YOLOv8 en un dispositivo periférico
Aceleración hardware para la inferencia en tiempo real
- Descripción de los equipos destinados al cómputo periférico (Jetson, Coral, FPGAs)
- Aprovechamiento adecuado de las capacidades gráficas proporcionadas por GPU y TPU
- Medición y evaluación del desempeño de los modelos utilizados
Detección y seguimiento de objetos en tiempo real
- Implementación práctica de técnicas de detección con el uso de modelos YOLO
- Métodos precisos para identificar y seguir objetos en movimiento en tiempo real
- Incrementar la precisión del reconocimiento mediante la fusión de distintas fuentes de datos sensoriales
Técnicas de optimización específicas para aplicaciones en el Edge
- Disminución del tamaño de los modelos mediante la poda y la cuantificación
- Acciones encaminadas a minimizar tanto la latencia como el consumo energético
- Entrenamiento y afinado secundario de modelos IA para adaptarlos mejor al entorno periférico
Integración de sistemas periféricos con plataformas basadas en IoT
- Instalación eficaz de modelos IA en cámaras inteligentes y otros dispositivos relacionados con el Internet de las Cosas
- La Inteligencia Artificial en el Edge como motor para la toma inmediata de decisiones operativas
- Comunicación segura entre los dispositivos locales y entornos alojados en la nube
Aspectos de ciberseguridad y ética vinculados a la Inteligencia Artificial en el Edge
- Problemas asociados con la privacidad de los datos utilizados por estos sistemas
- Protección adecuada de los modelos frente a intentos maliciosos o ataques cibernéticos
- Observancia rigurosa tanto de la normativa legal vigente como de principios éticos en el desarrollo tecnológico
Resumen y recomendaciones para avanzar en esta área
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de visión por computadora
- Experiencia en programación con Python y en el uso de frameworks de aprendizaje profundo
- Comprensión básica del concepto de cómputo periférico y los dispositivos IoT
Público objetivo
- Ingenieros de visión por computadora
- Desarrolladores de inteligencia artificial
- Profesionales del sector Internet de las Cosas (IoT)
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática
