Temario del curso
Introducción a la IA en el Edge
- Definición y conceptos clave
- Diferencias entre la IA en el Edge y la IA en la nube
- Ventajas y desafíos de la IA en el Edge
- Descripción general de sus aplicaciones posibles
Arquitectura de la IA en el Edge
- Componentes esenciales de los sistemas que emplean IA en el Edge
- Requisitos hardware y software para su implementación
- Flujo de datos en este tipo de aplicaciones
- Formas de integrar estos sistemas con infraestructuras existentes
Configuración del entorno necesario para la IA en el Edge
- Presentación de plataformas habituales (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
- Instalación del software y bibliotecas imprescindibles
- Configuración detallada del entorno de desarrollo
- Iniciación adecuada en el uso de estas plataformas
Desarrollo de modelos para IA en el Edge
- Breve exposición sobre los modelos de aprendizaje automático y profundo
- Entrenamiento de estos modelos destinados a ejecutarse en dispositivos periféricos
- Técnicas útiles para optimizar dichos modelos
- Herramientas y entornos de trabajo específicos para este ámbito
Implementación práctica de aplicaciones basadas en IA en el Edge
- Pasos necesarios para desplegar los modelos desarrollados en dispositivos periféricos
- Seguimiento y gestión adecuada de los modelos ya implementados
- Procesamiento en tiempo real de datos e inferencia de resultados
- Estudios de caso con ejemplos concretos
Casos de uso y posibles aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la IA en el Edge para distintos sectores industriales
- Ejemplos destacados en ámbitos como la sanidad, el automóvil o los hogares inteligentes
- Historias de éxito y lecciones aprendidas en proyectos previos
- Tendencias futuras y nuevas posibilidades emergentes en este campo
Consideraciones éticas y buenas prácticas de implementación
- Medidas a adoptar para salvaguardar la privacidad y seguridad en estos entornos
- Cómo identificar y corregir posibles sesgos o desigualdades en los modelos desarrollados
- Cumplimiento de normativas y estándares internacionales vigentes
- Guías recomendadas para una implementación responsable de la IA
Proyectos y ejercicios prácticos en grupo
- Desarrollo gradual de una aplicación básica que emplee IA en el Edge
- Resolución conjunta de problemas contextualizados a situaciones reales
- Actividades colaborativas entre todos los asistentes
- Presentación de los trabajos realizados y retroalimentación profesional por parte del instructor
Resumen final y propuestas para el futuro
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con conceptos generales de computación
Público objetivo
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
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 2900 € + 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