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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y TinyML
- Visión general de la IA en el borde (AI at the edge).
- Ventajas y desafíos de ejecutar IA en dispositivos.
- Casos de uso en robótica y automatización.
Fundamentos de TinyML
- Aprendizaje automático para sistemas con recursos limitados.
- Cuantización, poda y compresión de modelos.
- Marcos y plataformas de hardware compatibles.
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 inferencia en el dispositivo
- Despliegue de modelos de IA en placas embebidas (Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano).
- Integración de la inferencia con la percepción y el control robóticos.
- Ejecución de predicciones en tiempo real y monitoreo del rendimiento.
Optimización para el rendimiento en el borde
- Reducción de latencia y consumo de energía.
- Aceleración de hardware utilizando NPUs y GPUs.
- Evaluación comparativa (benchmarking) y perfilado de la inferencia embebida.
Frameworks y herramientas de IA en el borde
- Trabajo con TensorFlow Lite y Edge Impulse.
- Exploración de 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 con IA en el borde para robots.
- Integración de TinyML con arquitecturas robóticas basadas en ROS.
- Estudios de caso: navegación autónoma, detección de objetos y mantenimiento predictivo.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de sistemas embebidos.
- Experiencia con programación en Python o C++.
- Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático.
Público objetivo
- Desarrolladores de sistemas embebidos.
- Ingenieros de robótica.
- Integradores de sistemas que trabajan en dispositivos inteligentes.
21 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
