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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a la IA de borde y TinyML

  • Resumen de la IA en el borde
  • Beneficios y desafíos de ejecutar IA en los dispositivos
  • Casos de uso en robótica y automatización

Fundamentos de TinyML

  • Aprendizaje automático para sistemas con recursos limitados
  • Cuantización, podadura y compresión de modelos
  • Marcos de trabajo y plataformas de hardware admitidas

Desarrollo y conversión de modelos

  • Entrenamiento de modelos ligeros utilizando TensorFlow o PyTorch
  • Conversión de modelos a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Pruebas y validación de la precisión del modelo

Implementación de la inferencia en el dispositivo

  • Implementación de modelos de IA en placas embebidas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano)
  • Integración de la inferencia con la percepción y el control robótico
  • Ejecución de predicciones en tiempo real y monitoreo del rendimiento

Optimización para el rendimiento en el borde

  • Reducción de la latencia y del consumo de energía
  • Aceleración de hardware utilizando NPUs y GPUs
  • Bancos de pruebas y perfiles de inferencia embebida

Marcos de trabajo y herramientas de IA de borde

  • Trabajo con TensorFlow Lite y Edge Impulse
  • Exploración de las opciones de implementación de PyTorch Mobile
  • Depuración y ajuste de flujos de trabajo de ML embebido

Integración práctica y estudios de caso

  • Diseño de sistemas de percepción de IA de borde para robots
  • Integración de TinyML con arquitecturas robóticas basadas en ROS
  • Estudios de caso: navegación autónoma, detección de objetos, mantenimiento predictivo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los sistemas embebidos
  • Experiencia en programación con Python o C++
  • Familiaridad con los conceptos básicos del aprendizaje automático

Público objetivo

  • Desarrolladores de sistemas embebidos
  • Ingenieros de robótica
  • Integradores de sistemas que trabajan con dispositivos inteligentes

Número de participantes


Precio por participante

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