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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

Número de participantes


Precio por participante

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