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Temario del curso

Introducción a la IA perimetral y los agentes inteligentes

  • Descripción general de la IA basada en agentes y la computación perimetral
  • Aspectos relacionados con la latencia, la privacidad y el ancho de banda
  • Comparativa arquitectónica: agentes en la nube frente a agentes perimetrales

Diseño de arquitecturas para agentes ligeros

  • Desglose del bucle de ejecución del agente adaptado a sistemas con recursos limitados
  • Diseño asíncrono para lograr un cálculo eficiente
  • Equilibrio entre autonomía y capacidad de conexión

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación de marcos de trabajo de Python para IA perimetral
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Despliegue de entornos de prueba en dispositivos como Raspberry Pi u otros similares

Implementación de inferencia local

  • Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en entornos perimetrales
  • Ejecución de inferencias mediante TensorFlow Lite y ONNX Runtime
  • Integración de los resultados obtenidos con los bucles de decisión del agente

Integración de agentes con hardware y plataformas IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos de Internet de las Cosas
  • Creación de flujos de recopilación y procesamiento de datos locales
  • Funcionamiento fuera de línea y respuesta a eventos específicos

Optimización y supervisión

  • Ajuste del rendimiento para minimizar el consumo energético y maximizar la velocidad
  • Técnicas de compresión de modelos y almacenamiento en caché perimetral
  • Seguimiento y depuración de agentes ejecutándose en dispositivos perimetrales

Proyecto práctico: Despliegue de un agente ligero en hardware perimetral

  • Diseño de un pequeño agente autónomo destinado a una tarea específica en un entorno IoT o robótico
  • Implementación de la inferencia del modelo y la lógica local correspondiente
  • Pruebas y optimización para reducir la latencia y aumentar la fiabilidad

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia previa programando con Python
  • Conocimientos básicos sobre flujos de trabajo en aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos relacionados con computación embebida o perimetral

Público objetivo

  • Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware
  • Ingenieros especializados en IA perimetral encargados de diseñar soluciones de inferencia en dispositivos
  • Equipos de robótica que implementan IA basada en agentes para operaciones autónomas
 21 Horas

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