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Temario del curso

Introducción a la IA de Borde y Agénica

  • Panorama general de la IA agénica y la computación de borde (edge computing)
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda
  • Comparativa arquitectónica: agentes en la nube versus agentes en el borde

Diseño de Arquitecturas de Agentes Ligeros

  • Desglose del bucle del agente para sistemas con recursos limitados
  • Diseño asíncrono para un cómputo eficiente
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de marcos de trabajo Python para IA en el borde
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Despliegue de entornos de prueba en Raspberry Pi o dispositivos similares

Implementación de Inferencia en el Dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para despliegue en el borde
  • Ejecución de inferencia con TensorFlow Lite y ONNX Runtime
  • Integración de los resultados de la inferencia en los bucles de decisión del agente

Integración de Agentes con Hardware e IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos IoT
  • Canales locales para recolección y procesamiento de datos
  • Operación sin conexión (offline) y comportamiento activado por eventos

Optimización y Monitoreo

  • Ajuste de rendimiento para bajo consumo energético y alta velocidad
  • Técnicas de almacenamiento en caché en el borde y compresión de modelos
  • Monitoreo y depuración de agentes en el borde

Proyecto Práctico: Despliegue de un Agente Ligero en Hardware de Borde

  • Diseño de un pequeño agente autónomo para una tarea de IoT o robótica
  • Implementación de inferencia de modelos y lógica local
  • Pruebas y optimización para latencia y fiabilidad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Conocimientos básicos de flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con conceptos de computación embebida o de borde (edge computing)

Público Objetivo

  • Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware
  • Ingenieros de ML en el borde diseñando soluciones de inferencia en dispositivos
  • Equipos de robótica desplegando IA agénica para operación autónoma
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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