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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde y a la IA agente

  • Panorama general de la IA agente y la computación en el borde.
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda.
  • Comparación de arquitecturas: agentes en la nube frente a agentes en el borde.

Diseño de arquitecturas de agentes ligeros

  • Descomposición del bucle del agente para sistemas con restricciones.
  • Diseño asíncrono para un cálculo eficiente.
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad.

Configuración del entorno de desarrollo

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

Implementación de la inferencia en el dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para su implementación en el borde.
  • Ejecución de la 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 de IoT.
  • Recopilación y procesamiento local de datos.
  • Funcionamiento fuera de línea y comportamiento activado por eventos.

Optimización y monitorización

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

Proyecto práctico: implementación de un agente ligero en hardware en el borde

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con la programación en Python.
  • Conocimientos básicos de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con los conceptos de computación embebida o en el borde.

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores de sistemas embebidos que integran IA en hardware.
  • Ingenieros de ML en el borde que diseñan soluciones de inferencia en el dispositivo.
  • Equipos de robótica que implementan IA agente para la operación autónoma.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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