Construye tu Periferia Inteligente

Resumen

Explore soluciones de IoT que acercan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) entrenados en la nube a los dispositivos, permitiendo escenarios sin conexión y un mejor rendimiento del producto cerca de los clientes.

Programa de estudio

• Introducción a la Computación en el Borde
Visión general de IoT y la Computación en el Borde
Ventajas clave de ejecutar IA/ML en el borde
• Nube vs. Borde: Un Análisis Comparativo
Diferencias en la arquitectura y el procesamiento de datos
Casos de uso para modelos entrenados en la nube en dispositivos de borde
• Construcción de Modelos de IA para Implementación en el Borde
Diseño de modelos livianos y eficientes
Entrenamiento de modelos de IA en la nube para su uso en el borde
• Optimización del Rendimiento de la IA en Dispositivos de Borde
Técnicas para reducir la latencia y mejorar la eficiencia
Herramientas y marcos para la optimización de IA en el borde
• Implementación del Aprendizaje Automático (ML) en Dispositivos de Borde
Descripción de algoritmos comunes de ML para el borde
Estudios de caso: implementaciones exitosas de ML en el borde
• Plataformas de Hardware y Software para IA en el Borde
Hardware popular para la computación en el borde (por ejemplo, GPUs, TPUs)
Plataformas de software y herramientas (por ejemplo, TensorFlow Lite, ONNX)
• Infraestructura IoT y Conectividad para IA en el Borde
Arquitecturas de red que soportan implementaciones en el borde
Gestión del flujo de datos entre dispositivos de borde y la nube
• Seguridad y Privacidad en la Computación en el Borde
Protección de la integridad y privacidad de los datos en el borde
Implementación de sistemas de IA seguros en el borde
• Desarrollo de Capacidades Offline en la IA de Borde
Diseño para interrupciones de conectividad
Ejemplos de caso de aplicaciones listas para funcionar sin conexión
• Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
Usos específicos de la industria para IA en el borde (por ejemplo, comercio minorista, atención médica)
Lecciones aprendidas de implementaciones reales
• Construcción e Implementación de Soluciones de IA en el Borde
Pasos para desplegar un proyecto desde la concepción hasta la ejecución
Mejores prácticas y consejos para una implementación exitosa
• Tendencias Futuras en la Computación en el Borde
Innovaciones y tecnologías emergentes en la IA en el borde
Predicciones para la evolución de soluciones inteligentes en el borde
• Conclusión y Resumen del Curso
Resumen de aprendizajes clave
Próximos pasos y recursos adicionales de aprendizaje

Asignaturas

Charlas de Conferencia