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Temario del curso

Introducción al Edge AI para Visión por Computadora

  • Panorama general del Edge AI y sus beneficios
  • Comparación: IA en la Nube vs. Edge AI
  • Principales desafíos en el procesamiento de imágenes en tiempo real

Implementación de Modelos de Aprendizaje Profundo en Dispositivos Periféricos

  • Introducción a TensorFlow Lite y OpenVINO
  • Optimización y cuantificación de modelos para su implementación en el borde
  • Estudio de caso: Ejecución de YOLOv8 en un dispositivo periférico

Aceleración por Hardware para Inferencia en Tiempo Real

  • Panorama general del hardware de computación periférica (Jetson, Coral, FPGAs)
  • Aprovechamiento de la aceleración mediante GPU y TPU
  • Medición de rendimiento (benchmarking) y evaluación del desempeño

Detección y Seguimiento de Objetos en Tiempo Real

  • Implementación de detección de objetos con modelos YOLO
  • Seguimiento de objetos móviles en tiempo real
  • Mejora de la precisión de la detección mediante fusión de sensores

Técnicas de Optimización para Edge AI

  • Reducción del tamaño del modelo mediante poda (pruning) y cuantificación
  • Técnicas para reducir la latencia y el consumo energético
  • Reentrenamiento y ajuste fino de modelos de Edge AI

Integración del Edge AI con Sistemas IoT

  • Implementación de modelos de IA en cámaras inteligentes y dispositivos IoT
  • Edge AI y la toma de decisiones en tiempo real
  • Comunicación entre dispositivos periféricos y sistemas en la nube

Consideraciones de Seguridad y Ética en el Edge AI

  • Preocupaciones respecto a la privacidad de los datos en aplicaciones de Edge AI
  • Garantía de la seguridad de los modelos frente a ataques adversarios
  • Cumplimiento con las regulaciones de IA y principios de ética en inteligencia artificial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con los conceptos de visión por computadora
  • Experiencia con Python y frameworks de aprendizaje profundo
  • Conocimientos básicos de computación periférica (edge computing) y dispositivos IoT

Público Objetivo

  • Ingenieros de visión por computadora
  • Desarrolladores de IA
  • Profesionales de IoT
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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