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Temario del curso

Introducción a Edge AI

  • Definición y conceptos clave.
  • Diferencias entre Edge AI y Cloud AI.
  • Beneficios y desafíos de Edge AI.
  • Descripción general de las aplicaciones de Edge AI.

Arquitectura de Edge AI

  • Componentes de los sistemas Edge AI.
  • Requisitos de hardware y software.
  • Flujo de datos en aplicaciones Edge AI.
  • Integración con sistemas existentes.

Configuración del entorno Edge AI

  • Introducción a plataformas Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.).
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias.
  • Configuración del entorno de desarrollo.
  • Inicialización de la configuración de Edge AI.

Desarrollo de modelos Edge AI

  • Descripción general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Entrenamiento de modelos para su despliegue en el extremo.
  • Técnicas de optimización de modelos.
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de Edge AI.

Implementación de aplicaciones Edge AI

  • Pasos para implementar modelos en dispositivos de extremo.
  • Monitoreo y gestión de los modelos implementados.
  • Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia.
  • Estudios de caso y ejemplos.

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de Edge AI por industria.
  • Estudios de caso en salud, automoción y hogares inteligentes.
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas.
  • Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI.

Consideraciones éticas y buenas prácticas

  • Garantía de privacidad y seguridad en Edge AI.
  • Abordaje del sesgo y la equidad.
  • Cumplimiento con regulaciones y estándares.
  • Buenas prácticas para el despliegue responsable de IA.

Proyectos prácticos y ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación simple de Edge AI.
  • Proyectos y escenarios del mundo real.
  • Ejercicios grupales colaborativos.
  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python).
  • Familiaridad con conceptos generales de informática.

Público objetivo

  • Desarrolladores.
  • Profesionales de TI.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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