958 050 205
100% Online
200 horas
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario del Curso de AI Edge Computing + 8 Créditos ECTS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL EDGE COMPUTING Y LA IA
- Concepto y definición de Edge Computing
- - Evolución histórica y contexto tecnológico
- - Diferencias con Cloud Computing17
- Fundamentos de la Inteligencia Artificial
- - Tipos de aprendizaje automático
- - Arquitecturas de redes neuronales
- Convergencia: IA en el Edge
- - Ventajas de la implementación Edge
- - Desafíos técnicos
- Casos de uso y aplicaciones prácticas
- - Internet de las Cosas (IoT) inteligente
- - Análisis de video en tiempo real
- Tendencias y perspectivas futuras
- - Edge AI como servicio
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ARQUITECTURAS Y PLATAFORMAS DE EDGE COMPUTING
- Modelos arquitectónicos fundamentales
- - Arquitectura distribuida de forma jerárquica
- - Patrones de despliegue Edge
- Infraestructura Edge especializada
- - Microcentros de datos
- - Edge gateways inteligentes
- Plataformas comerciales principales
- - Ecosistema AWS para Edge
- - Soluciones Microsoft Azure Edge
- Plataformas open source
- - Kubernetes en el Edge
- - Apache EdgeX Foundry
- Criterios de selección arquitectónica
- - Análisis de requisitos técnicos
- - Evaluación de plataformas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HARDWARE PARA LA IA EN EL EDGE
- Procesadores especializados para IA
- - Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU)
- - Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU)
- - Matrices de Compuertas Programables (FPGA)
- Sistemas embebidos y SoCs
- - Plataformas ARM-Based
- - Procesadores x86 para Edge
- Aceleradores Neuromorphic
- - Intel Loihi
- - IBM TrueNorth
- Criterios de selección de hardware
- - Análisis rendimiento/consumo
- - Factores económicos y operacionales
- Tendencias emergentes en hardware
- - Computación cuántica Edge
- - Procesamiento fotónico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS OPERATIVOS Y ENTORNOS DE EJECUCIÓN
- Sistemas operativos para Edge Computing
- - Linux embebido y sus distribuciones
- - Sistemas operativos de tiempo real (RTOS)
- - Sistemas híbridos
- Virtualización en el Edge
- - Contenedores ligeros
- - Máquinas virtuales ultra-ligeras
- Gestión de contenedores en Edge
- - Kubernetes ligero (K3s, MicroK8s)
- - Docker Swarm para Edge
- Optimización para recursos limitados
- - Técnicas de compresión y optimización
- - Estrategias de caché distribuido
- Seguridad en sistemas operativos Edge
- - Aislamiento y sandboxing
- - Actualizaciones seguras
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FRAMEWORKS DE IA PARA EL EDGE
- Frameworks de inferencia optimizados
- - TensorFlow Lite
- - PyTorch Mobile
- - ONNX Runtime
- Herramientas de optimización de modelos
- - Cuantización de modelos
- - Pruning y compresión
- Bibliotecas multiplataforma
- - OpenVINO
- - Apache TVM
- Desarrollo de aplicaciones Edge AI
- - Pipeline de desarrollo
- - Herramientas de debugging y profiling
- Integración con hardware especializado
- - Aceleradores de IA (TPU, NPU)
- - Optimización específica por hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO Y ENTRENAMIENTO DE MODELOS IA
- Diseño de modelos para Edge
- - Arquitecturas eficientes
- - Neural Architecture Search (NAS)
- Transfer Learning y Fine-Tuning
- - Modelos pre-entrenados
- - Estrategias de Fine-Tuning
- Federated learning
- - Algoritmos de agregación
- - Privacidad y seguridad
- Continual learning
- - Métodos anti-olvido
- - Adaptación en tiempo real
- Evaluación y validación
- - Métricas específicas para Edge
- - Testing en dispositivos reales
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DESPLIEGUE DE MODELOS EN DISPOSITIVOS EDGE
- Estrategias de despliegue
- - Pipelines de CI/CD
- - Gestión de versiones
- Contenerización de modelos
- - Docker para Edge
- - Kubernetes ligero
- Actualizaciones OTA
- - Estrategias de actualización
- - Rollback automático
- Monitoreo y observabilidad
- - Logging distribuido
- - Métricas de rendimiento
- Debugging remoto
- - Herramientas de diagnóstico
- - Acceso remoto seguro
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN AI EDGE COMPUTING
- Amenazas específicas en Edge AI
- - Ataques adversariales
- - Ataques físicos
- Hardening de dispositivos
- - Configuración segura
- - Gestión de parches
- Privacidad diferencial
- - Técnicas de anonimización
- - Computación segura multipartita
- Autenticación y autorización
- - Gestión de identidades
- - Tokens y certificados
- Compliance y regulaciones
- - GDPR y privacidad
- - Estándares de seguridad industrial
- Incident response y forense
- - Detección de intrusiones
- - Análisis forense
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Curso de AI Edge Computing + 8 Créditos ECTS
También podría interesarte...
Otras Acciones Formativas relacionadas
Explora nuestras Áreas Formativas
Construye tu carrera profesional
Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.
Curso de AI Edge Computing + 8 Créditos ECTS
100% Online
200 horas
Flexibilidad horaria