Temario del curso
Introducción a la IA de Borde en Entornos Industriales
- Por qué la computación de borde es importante en la manufactura
- Comparación con la IA basada en la nube
- Casos de uso en visión, mantenimiento predictivo y control
Plataformas de Hardware y Restricciones a Nivel de Dispositivo
- Resumen del hardware de borde común (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
- Consideraciones sobre procesamiento, memoria y energía
- Selección de la plataforma adecuada según el tipo de aplicación
Desarrollo y Optimización de Modelos para el Borde
- Técnicas de compresión de modelos, poda (pruning) y cuantización
- Uso de TensorFlow Lite y ONNX para la implementación embebida
- Equilibrio entre precisión y velocidad en entornos restringidos
Visión por Computadora y Fusión de Sensores en el Borde
- Inspección visual y monitoreo basados en el borde
- Integración de datos de múltiples sensores (vibración, temperatura, cámaras)
- Detección de anomalías en tiempo real con Edge Impulse
Comunicación e Intercambio de Datos
- Uso de MQTT para mensajería industrial
- Integración con sistemas SCADA, OPC-UA y PLC
- Seguridad y resiliencia en las comunicaciones de borde
Despliegue y Pruebas en Campo
- Empaquetado y despliegue de modelos en dispositivos de borde
- Monitoreo del rendimiento y gestión de actualizaciones
- Caso de estudio: bucle de decisión en tiempo real con actuación local
Escalabilidad y Mantenimiento de Sistemas de IA de Borde
- Estrategias de gestión de dispositivos de borde
- Actualizaciones remotas y ciclos de reentrenamiento de modelos
- Consideraciones del ciclo de vida para el despliegue de grado industrial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de sistemas embebidos o arquitecturas de IoT
- Experiencia con la programación en Python o C/C++
- Familiaridad con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Desarrolladores de sistemas embebidos
- Equipos de IoT Industrial
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Reseñas (1)
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