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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
 14 Horas

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.
Inversión

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