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Temario del curso

Introducción a Edge AI en Entornos Industriales

  • Por qué la computación periférica (edge computing) es importante en la manufactura
  • Comparativa con IA basada en la nube
  • Casos de uso en visión artificial, mantenimiento predictivo y control

Plataformas de Hardware y Restricciones a Nivel de Dispositivo

  • Descripción general del hardware periférico común (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Consideraciones de procesamiento, memoria y energía
  • Selección de la plataforma adecuada según el tipo de aplicación

Desarrollo y Optimización de Modelos para Edge

  • Técnicas de compresión, poda (pruning) y cuantización de modelos
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para la implementación embebida
  • Equilibrio entre precisión y velocidad en entornos con recursos limitados

Visión Artificial y Fusión de Sensores en el Borde (Edge)

  • Inspección visual y monitoreo basados en edge
  • Integración de datos provenientes de múltiples sensores (vibración, temperatura, cámaras)
  • Detección de anomalías en tiempo real con Edge Impulse

Comunicación e Intercambio de Datos

  • Uso de MQTT para mensajería industrial
  • Integración con sistemas SCADA, OPC-UA y PLC
  • Seguridad y resiliencia en las comunicaciones perifericas

Implementación y Pruebas de Campo

  • Empaquetado e implementación de modelos en dispositivos periféricos
  • Monitoreo del rendimiento y gestión de actualizaciones
  • Estudio de caso: ciclo de toma de decisiones en tiempo real con actuacion local

Escalabilidad y Mantenimiento de Sistemas Edge AI

  • Estrategias de gestión de dispositivos periféricos
  • Actualizaciones remotas y ciclos de reentrenamiento de modelos
  • Consideraciones del ciclo de vida para la implementación industrial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sobre sistemas embebidos o arquitecturas IoT
  • Experiencia con programación en Python o C/C++
  • Familiaridad con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (machine learning)

Público Objetivo

  • Desarrolladores de sistemas embebidos
  • Equipos de Industrial IoT (IIoT)
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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