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Temario del curso
Introducción a Edge AI e IoT
- Definición y conceptos clave de Edge AI
- Descripción general de los sistemas y arquitecturas IoT
- Beneficios y desafíos de integrar Edge AI con IoT
- Aplicaciones reales y casos de uso
Arquitectura de Edge AI para IoT
- Componentes de los sistemas Edge AI para IoT
- Requisitos de hardware y software
- Flujo de datos en aplicaciones IoT habilitadas con Edge AI
- Integración con sistemas IoT existentes
Configuración del entorno de Edge AI e IoT
- Introducción a plataformas IoT populares (por ejemplo, Arduino, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson)
- Instalación del software y las bibliotecas necesarias
- Configuración del entorno de desarrollo
- Inicialización del entorno de Edge AI e IoT
Desarrollo de modelos de IA para dispositivos IoT
- Descripción general de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para edge e IoT
- Entrenamiento y optimización de modelos para su implementación en IoT
- Herramientas y frameworks para el desarrollo de Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
- Técnicas de compresión y optimización de modelos
Gestión y preprocesamiento de datos en IoT
- Técnicas de recopilación de datos para entornos IoT
- Preprocesamiento y aumento de datos para dispositivos edge
- Gestión de pipelines de datos en dispositivos IoT
- Garantía de la privacidad y seguridad de los datos en entornos IoT
Implementación de modelos Edge AI en dispositivos IoT
- Pasos para implementar modelos de IA en dispositivos edge IoT
- Técnicas para monitorear y gestionar los modelos implementados
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos IoT
- Estudios de caso y ejemplos prácticos de implementación
Integración de Edge AI con protocolos y plataformas IoT
- Descripción general de los protocolos de comunicación IoT (MQTT, CoAP, HTTP, etc.)
- Conexión de soluciones Edge AI con sensores y actuadores IoT
- Construcción de soluciones completas de Edge AI e IoT
- Ejemplos prácticos y casos de uso
Casos de uso y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria de Edge AI en IoT
- Análisis detallados de casos prácticos en hogares inteligentes, IIoT (Industrial IoT), atención médica, entre otros
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI para IoT
Consideraciones éticas y mejores prácticas
- Garantía de la privacidad y seguridad en implementaciones de Edge AI e IoT
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA
- Cumplimiento con regulaciones y estándares
- Mejores prácticas para una implementación responsable de IA en IoT
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación compleja de Edge AI para IoT
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con conceptos y tecnologías IoT
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de IoT
- Arquitectos de sistemas
- Profesionales del sector industrial
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