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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde e IoT
- Definición y conceptos clave de la IA en el borde.
- Resumen de sistemas y arquitecturas IoT.
- Beneficios y desafíos de integrar la IA en el borde con IoT.
- Aplicaciones y casos de uso reales.
Arquitectura de IA en el borde para IoT
- Componentes de los sistemas de IA en el borde para IoT.
- Requisitos de hardware y software.
- Flujo de datos en aplicaciones IoT habilitadas con IA en el borde.
- Integración con sistemas IoT existentes.
Configuración del entorno de IA en el borde e IoT
- Introducción a plataformas IoT populares (por ejemplo, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
- Instalación de software y bibliotecas necesarias.
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Inicialización de la configuración de IA en el borde e IoT.
Desarrollo de modelos de IA para dispositivos IoT
- Resumen de modelos de aprendizaje automático y deep learning para el borde y IoT.
- Entrenamiento y optimización de modelos para implementación en IoT.
- Herramientas y marcos de trabajo para desarrollo de IA en el borde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.).
- Técnicas de compresión y optimización de modelos.
Gestión de datos y preprocesamiento en IoT
- Técnicas de recopilación de datos para entornos IoT.
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos periféricos.
- Gestión de pipelines de datos en dispositivos IoT.
- Garantizar la privacidad y seguridad de los datos en entornos IoT.
Implementación de modelos de IA en el borde en dispositivos IoT
- Pasos para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos IoT.
- Técnicas de monitoreo y gestión de modelos implementados.
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos IoT.
- Estudios de casos y ejemplos prácticos de implementación.
Integración de la IA en el borde con protocolos y plataformas IoT
- Resumen de protocolos de comunicación IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.).
- Conexión de soluciones de IA en el borde con sensores y actuadores IoT.
- Construcción de soluciones completas de IA en el borde e IoT.
- Ejemplos prácticos y casos de uso.
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la IA en el borde en IoT por sector.
- Estudios de casos en profundidad: hogares inteligentes, IIoT (Internet Industrial de las Cosas), salud y más.
- Historias de éxito y lecciones aprendidas.
- Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde para IoT.
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantizar la privacidad y seguridad en implementaciones de IA en el borde e IoT.
- Abordar sesgos y equidad en los modelos de IA.
- Cumplimiento con regulaciones y estándares.
- Mejores prácticas para la implementación responsable de IA en IoT.
Proyectos y ejercicios prácticos
- Desarrollo de una aplicación compleja de IA en el borde para IoT.
- Proyectos y escenarios del mundo real.
- Ejercicios grupales colaborativos.
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python).
- Familiaridad con conceptos y tecnologías IoT.
Público objetivo
- Desarrolladores de IoT.
- Arquitectos de sistemas.
- Profesionales del sector.
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
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