Aprendizaje de máquina para sistemas embebidos

Pontificia Universidad Javeriana - Educación Continua

Curso

Virtual

$ 2.992.579.728,75 IVA inc.

*Precio estimado

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    32h

  • Duración

    Flexible

  • Campus online

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

El aprendizaje de máquina o aprendizaje automático brinda una herramienta poderosa para construir modelos que usan datos para hacer predicciones o clasificaciones. En los sistemas embebidos, que generalmente hacen uso de procesadores que están limitados por ciclos de procesamiento, memoria, tamaño, peso, consumo de energía y costo. El aprendizaje automático puede ser difícil de implementar, ya que estos entornos no pueden utilizar las mismas herramientas que funcionan en entornos de servidores en la nube, o modernas máquinas de escritorio con poderosas GPU. Este curso de aprendizaje de máquina para sistemas embebidos incluye información sobre cómo hacer que el aprendizaje automático funcione en entornos restringidos, cuando los datos que se monitorean provienen de sensores o de cámaras, y su implementación debe hacerse en sitios con limitaciones propias de los sistemas embebidos.

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Fechas disponiblesInscripciones cerradas

A tener en cuenta

Objetivo general
Brindar al asistente (Estudiante) las herramientas suficientes para que el mismo pueda implementar o acoplarse a equipos de desarrollo de sistemas embebidos, que tengan como objetivo la adaptación de técnicas de aprendizaje de máquina.

- Objetivos específicos
* Apropiar al estudiante de los métodos y técnicas que es posible implementar en sistemas embebidos modernos.
* Familiarizar al estudiante con las herramientas de diseño y evaluación de diferentes métodos de aprendizaje de máquina.
* Implementar varios métodos de aprendizaje de máquina en sistemas embebidos, siguiendo una metodología que permita un trabajo colaborativo.

Personas que quieran mejorar sus habilidades de implementación de sistemas embebidos, o ampliar sus opciones en la implementación de técnicas de aprendizaje de máquina en sistemas embebidos, Ingenieros Electrónicos, Eléctricos, mecatrónicos, de sistemas o afines.

Metodología
Este curso será llevado a cabo de manera teórico-práctica, al inicio del curso se darán las herramientas teóricas necesarias de aprendizaje de máquina necesarias para entender los conceptos y las limitantes que implica el tener un sistema de prestaciones de computo y almacenamiento reducidas. Se llevarán a cabo varios ejemplos de implementación de implementación de métodos de aprendizaje de máquina.

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2019

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Materias

  • Maquinaria
  • Máquinas
  • Aprendizaje de maquina
  • Herramientas
  • Métodos
  • Sistemas embebidos
  • Técnicas de Aprendizaje de máquina
  • Manejo de dependencias
  • Producción
  • Técnicas de detección de objetos

Programa académico

Contenidos
  • Módulo 1. Introducción al aprendizaje de máquina en sistemas embebidos, aplicaciones actuales y futuro de los sistemas embebidos.
  • Módulo 2. Técnicas de Aprendizaje de máquina aplicables a sistemas embebidos.
  • Módulo 3. Ejemplos prácticos de Técnicas de Aprendizaje de máquina aplicables a sistemas embebidos.
  • Módulo 4. Ejemplo práctico de uso y manejo de dependencias, contenedores, manejo de versiones. Manejo y despliegé de solución a un entorno de producción.
  • Módulo 5. Técnicas de detección de objetos en video aplicables a plataformas embebidas.

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