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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde para visión por computadora

  • Descripción general de la IA en el borde y sus beneficios
  • Comparación: IA en la nube vs. IA en el borde
  • Desafíos clave 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

  • Descripción general del hardware de computación periférica (Jetson, Coral, FPGAs)
  • Aprovechamiento de la aceleración con GPU y TPU
  • Análisis comparativo (benchmarking) y evaluación del rendimiento

Detección y seguimiento de objetos en tiempo real

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

Técnicas de optimización para IA en el borde

  • Reducción del tamaño del modelo mediante poda (pruning) y cuantificación
  • Técnicas para reducir la latencia y el consumo de energía
  • Reentrenamiento y ajuste fino de modelos de IA en el borde

Integración de IA en el borde con sistemas IoT

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

Consideraciones de seguridad y ética en la IA en el borde

  • Preocupaciones sobre la privacidad de los datos en aplicaciones de IA en el borde
  • Garantía de la seguridad del modelo frente a ataques adversarios
  • Cumplimiento con las normativas de IA y principios de IA ética

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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