Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y TinyML
- Visión general 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
- Marcos y plataformas de hardware admitidos
Desarrollo y conversión de modelos
- Entrenamiento de modelos ligeros utilizando TensorFlow o PyTorch
- Conversión de modelos a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
- Pruebas y validación de la precisión del modelo
Implementación de inferencia en el dispositivo
- Despliegue de modelos de IA en placas embebidas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
- Integración de la inferencia con la percepción y el control robóticos
- Ejecución de predicciones en tiempo real y seguimiento del rendimiento
Optimización para el rendimiento en el borde
- Reducción de la latencia y el consumo de energía
- Aceleración de hardware mediante NPU y GPU
- Benchmarking y perfiles de inferencia embebida
Marcos y herramientas de IA en el borde
- Trabajo con TensorFlow Lite y Edge Impulse
- Exploración de opciones de despliegue con PyTorch Mobile
- Depuración y ajuste de flujos de trabajo de ML embebido
Integración práctica y estudios de caso
- Diseño de sistemas de percepción de IA en el borde para robots
- Integración de TinyML con arquitecturas de robótica basadas en ROS
- Estudios de caso: navegación autónoma, detección de objetos, mantenimiento predictivo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de sistemas embebidos
- Experiencia en programación con Python o C++
- Conocimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores embebidos
- Ingenieros de robótica
- Integradores de sistemas que trabajan con dispositivos inteligentes
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Reseñas (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
