Programa 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 Edge AI

Edge AI Arquitectura

  • Componentes de los sistemas Edge AI
  • Requisitos de hardware y software
  • Flujo de datos en Edge AI aplicaciones
  • Integración con sistemas existentes

Configuración del entorno Edge AI

  • Introducción a las plataformas Edge AI (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, etc.)
  • Instalación del software y las bibliotecas necesarias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Inicializando la configuración Edge AI

Desarrollo Edge AI Modelos

  • Información general sobre los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Modelos de entrenamiento para la implementación perimetral
  • Técnicas de optimización de modelos
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo Edge AI

Implementación de Edge AI aplicaciones

  • Pasos para implementar modelos en dispositivos perimetrales
  • Supervisión y administración de modelos implementados
  • Procesamiento de datos e inferencia en tiempo real
  • Estudios de casos y ejemplos

Use Cases y aplicaciones

  • Aplicaciones específicas de la industria de Edge AI
  • Casos de estudio en el sector sanitario, la automoción y los hogares inteligentes
  • Casos de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias y oportunidades futuras en Edge AI

Consideraciones éticas y mejores prácticas

  • Garantizar la privacidad y la seguridad en Edge AI
  • Abordar el sesgo y la equidad
  • Cumplimiento de regulaciones y normas
  • Mejores prácticas para la implementación responsable de la IA

Proyectos y ejercicios prácticos

  • Desarrollo de una aplicación simple Edge AI
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios grupales colaborativos
  • Presentaciones y comentarios del proyecto

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (Python recomendado)
  • Familiaridad con los conceptos generales de computación

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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