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Temario del curso

Introducción a la IA para el borde y con agentes

  • Visión general de la IA con agentes y la computación para el borde.
  • Consideraciones sobre latencia, privacidad y ancho de banda.
  • Comparación arquitectónica: agentes en la nube frente a agentes para el borde.

Diseño de arquitecturas de agentes ligeros

  • Descomposición del bucle del agente para sistemas restringidos.
  • Diseño asíncrono para un cálculo eficiente.
  • Equilibrio entre autonomía y conectividad.

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación de frameworks de Python para IA para el borde.
  • Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile.
  • Despliegue de entornos de prueba en Raspberry Pi o dispositivos similares.

Implementación de inferencia en el dispositivo

  • Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en el borde.
  • Ejecución de inferencias con TensorFlow Lite y ONNX Runtime.
  • Integración de los resultados de la inferencia en los bucles de decisión del agente.

Integración de agentes con hardware e IoT

  • Conexión de sensores, actuadores y módulos IoT.
  • Pipelines de recopilación y procesamiento de datos locales.
  • Operación sin conexión y comportamiento activado por eventos.

Optimización y monitoreo

  • Ajuste del rendimiento para bajo consumo de energía y alta velocidad.
  • Técnicas de caché en el borde y compresión de modelos.
  • Monitoreo y depuración de agentes en el borde.

Proyecto práctico: Despliegue de un agente ligero en hardware para el borde

  • Diseño de un agente autónomo pequeño para una tarea IoT o robótica.
  • Implementación de inferencia de modelos y lógica local.
  • Pruebas y optimización para latencia y confiabilidad.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python.
  • Conocimientos básicos de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con conceptos de computación embebida o para el borde.

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware.
  • Ingenieros de ML para el borde que diseñan soluciones de inferencia en dispositivos.
  • Equipos de robótica que despliegan IA con agentes para operación autónoma.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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