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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde en entornos industriales

  • Por qué la computación en el borde es importante en la manufactura
  • Comparación con la IA basada en la nube
  • Casos de uso en visión por computador, mantenimiento predictivo y control

Plataformas de hardware y restricciones a nivel de dispositivo

  • Resumen del hardware común en el borde (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
  • Consideraciones sobre procesamiento, memoria y potencia
  • Selección de la plataforma adecuada según el tipo de aplicación

Desarrollo y optimización de modelos para el borde

  • Técnicas de compresión, poda y cuantización de modelos
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para implementación embebida
  • Equilibrio entre precisión y velocidad en entornos restringidos

Visión por computador y fusión de sensores en el borde

  • Inspección y monitoreo visual basado en el borde
  • Integración de datos de múltiples sensores (vibración, temperatura, cámaras)
  • Detección de anomalías en tiempo real con Edge Impulse

Comunicación e intercambio de datos

  • Uso de MQTT para mensajería industrial
  • Integración con sistemas SCADA, OPC-UA y PLC
  • Seguridad y resiliencia en las comunicaciones en el borde

Implementación y pruebas de campo

  • Empaquetado e implementación de modelos en dispositivos en el borde
  • Monitoreo del rendimiento y gestión de actualizaciones
  • Estudio de caso: bucle de toma de decisiones en tiempo real con actuación local

Escalabilidad y mantenimiento de sistemas de IA en el borde

  • Estrategias de gestión de dispositivos en el borde
  • Actualizaciones remotas y ciclos de readaptación de modelos
  • Consideraciones del ciclo de vida para la implementación de grado industrial

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de sistemas embebidos o arquitecturas IoT
  • Experiencia en programación con Python o C/C++
  • Familiaridad con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Desarrolladores de sistemas embebidos
  • Equipos de IoT industrial
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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