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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 de Edge AI
- Requisitos de hardware y software
- Flujo de datos en aplicaciones de Edge AI
- Integración con sistemas existentes
Configuración del entorno de Edge AI
- Introducción a las plataformas de 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 de Edge AI
- Descripción general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para dispositivos periféricos
- Entrenamiento de modelos específicos para su despliegue en dispositivos periféricos
- Técnicas de optimización de modelos para dispositivos periféricos
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
Gestión de datos y preprocesamiento para Edge AI
- Técnicas de recopilación de datos en entornos periféricos
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos periféricos
- Gestión de pipelines de datos en dispositivos periféricos
- Garantía de la privacidad y seguridad de los datos en entornos periféricos
Despliegue de aplicaciones de Edge AI
- Pasos para desplegar modelos en varios dispositivos periféricos
- Técnicas de supervisión y gestión de modelos desplegados
- Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real en dispositivos periféricos
- Estudios de casos y ejemplos prácticos de despliegue
Integración de Edge AI con sistemas IoT
- Conexión de soluciones de Edge AI con dispositivos y sensores IoT
- Protocolos de comunicación y métodos de intercambio de datos
- Construcción de una solución integral de Edge AI e IoT
- Ejemplos prácticos y casos de uso
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones de Edge AI específicas de la industria
- Análisis detallados de casos en el sector de la 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 la privacidad y seguridad en los despliegues de Edge AI
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de Edge AI
- Cumplimiento de normativas y estándares
- Buenas prácticas para un despliegue responsable de la inteligencia artificial
Proyectos y ejercicios prácticos
- Desarrollo de una aplicación compleja de Edge AI
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con conceptos de computación periférica y IoT
Público objetivo
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
14 Horas
Testimonios (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática