Qué necesitas saber antes de
comenzar
Inicio 5 June 2026 13:08
Fin 5 June 2026
00
Días
00
Horas
00
Minutos
00
Segundos
Construye tu Periferia Inteligente
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.
WeAreDevelopers
via YouTube
WeAreDevelopers
6076 Cursos
31 minutes
Actualización opcional disponible
Not Specified
Avanza a tu propio ritmo
Conference Talk
Actualización opcional disponible
Resumen
Programa
- Introducción a la Computación en el Borde
- Nube vs. Borde: Un Análisis Comparativo
- Construcción de Modelos de IA para Implementación en el Borde
- Optimización del Rendimiento de la IA en Dispositivos de Borde
- Implementación del Aprendizaje Automático (ML) en Dispositivos de Borde
- Plataformas de Hardware y Software para IA en el Borde
- Infraestructura IoT y Conectividad para IA en el Borde
- Seguridad y Privacidad en la Computación en el Borde
- Desarrollo de Capacidades Offline en la IA de Borde
- Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
- Construcción e Implementación de Soluciones de IA en el Borde
- Tendencias Futuras en la Computación en el Borde
- Conclusión y Resumen del Curso
Visión general de IoT y la Computación en el Borde
Ventajas clave de ejecutar IA/ML en el borde
Diferencias en la arquitectura y el procesamiento de datos
Casos de uso para modelos entrenados en la nube en dispositivos de borde
Diseño de modelos livianos y eficientes
Entrenamiento de modelos de IA en la nube para su uso en el borde
Técnicas para reducir la latencia y mejorar la eficiencia
Herramientas y marcos para la optimización de IA en el borde
Descripción de algoritmos comunes de ML para el borde
Estudios de caso: implementaciones exitosas de ML 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)
Arquitecturas de red que soportan implementaciones en el borde
Gestión del flujo de datos entre dispositivos de borde y la nube
Protección de la integridad y privacidad de los datos en el borde
Implementación de sistemas de IA seguros en el borde
Diseño para interrupciones de conectividad
Ejemplos de caso de aplicaciones listas para funcionar sin conexión
Usos específicos de la industria para IA en el borde (por ejemplo, comercio minorista, atención médica)
Lecciones aprendidas de implementaciones reales
Pasos para desplegar un proyecto desde la concepción hasta la ejecución
Mejores prácticas y consejos para una implementación exitosa
Innovaciones y tecnologías emergentes en la IA en el borde
Predicciones para la evolución de soluciones inteligentes en el borde
Resumen de aprendizajes clave
Próximos pasos y recursos adicionales de aprendizaje
Materias
Conference Talks