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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde

  • Definición y conceptos clave
  • Diferencias entre IA en el borde y IA en la nube
  • Beneficios y desafíos de la IA en el borde
  • Descripción general de las aplicaciones de IA en el borde

Arquitectura de la IA en el borde

  • Componentes de los sistemas de IA en el borde
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en las aplicaciones de IA en el borde
  • Integración con sistemas existentes

Configuración del entorno de IA en el borde

  • Introducción a las plataformas de IA en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicialización del despliegue de IA en el borde

Desarrollo de modelos de IA en el borde

  • Descripción general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Entrenamiento de modelos para su despliegue en el borde
  • Técnicas de optimización de modelos
  • Herramientas y frameworks para el desarrollo de IA en el borde

Despliegue de aplicaciones de IA en el borde

  • Pasos para desplegar modelos en dispositivos de borde
  • Monitoreo y gestión de modelos desplegados
  • Procesamiento de datos y inferencia en tiempo real
  • Estudios de caso y ejemplos

Casos de uso y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria para la IA en el borde
  • Estudios de caso en atención médica, automoción y hogares inteligentes
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en la IA en el borde

Consideraciones éticas y mejores prácticas

  • Garantizar la privacidad y seguridad en la IA en el borde
  • Abordar el sesgo y la equidad
  • Cumplimiento con normativas y estándares
  • Mejores prácticas para el despliegue responsable de IA

Proyectos prácticos y ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación simple de IA en el borde
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios grupales colaborativos
  • Presentación de proyectos y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con conceptos generales de computación

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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