Temario del curso
Introducción a Edge AI y TinyML
- Resumen de la IA en el borde
- Ventajas y desafíos de ejecutar IA en dispositivos
- Casos de uso en robótica y automatización
Fundamentos de TinyML
- Aprendizaje automático para sistemas con recursos limitados
- Cuantización, poda y compresión de modelos
- Marco de trabajo y plataformas de hardware compatibles
Desarrollo y Conversión de Modelos
- Entrenamiento de modelos ligeros utilizando TensorFlow o PyTorch
- Conversión de modelos a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
- Prueba y validación de la precisión del modelo
Implementación de Inferencia en Dispositivo
- Implementación de modelos de IA en placas incrustadas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integración de inferencia con percepción y control robótico
- Ejecución de predicciones en tiempo real y monitoreo del rendimiento
Optimización para el Rendimiento en Edge
- Reducción de la latencia y el consumo de energía
- Aceleración de hardware utilizando NPUs y GPUs
- Benchmarking y perfilado de inferencia incrustada
Marcos y Herramientas de Edge AI
- Trabajo con TensorFlow Lite y Edge Impulse
- Exploración de opciones de implementación de PyTorch Mobile
- Depuración y ajuste de flujos de trabajo de ML incrustado
Integración Práctica y Estudios de Caso
- Diseño de sistemas de percepción de Edge AI para robots
- Integración de TinyML con arquitecturas robóticas basadas en ROS
- Estudios de caso: navegación autónoma, detección de objetos, mantenimiento predictivo
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de sistemas incrustados
- Experiencia con programación en Python o C++
- Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático
Audiencia
- Desarrolladores incrustados
- Ingenieros robóticos
- Integradores de sistemas que trabajan en dispositivos inteligentes
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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Testimonios (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática