Ya entrenas modelos, pero nunca salieron de la notebook
Tus modelos viven en Colab o en un servidor con GPU. Quieres hacerlos correr en dispositivos pequeños, con poca memoria y sin conexión garantizada, y no sabes qué hay que sacrificar ni cómo.
Curso: AIoT
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En este curso te formas en AIoT (inteligencia artificial integrada a dispositivos IoT) y en IA de borde (Edge AI): modelos que corren directamente en el hardware, no en la nube. Aprenderás a ejecutar modelos de visión por computadora, audio y video en dispositivos con recursos limitados, a optimizarlos con técnicas como cuantización y destilación, y a correr LLMs en local con Ollama para diseñar agentes que operan en entornos conectados.
Tus modelos viven en Colab o en un servidor con GPU. Quieres hacerlos correr en dispositivos pequeños, con poca memoria y sin conexión garantizada, y no sabes qué hay que sacrificar ni cómo.
Ya armas proyectos con sensores y microcontroladores, pero hasta ahora la IA quedaba del lado del servidor. Quieres que la inferencia pase en el dispositivo mismo: audio, video y visión en el borde.
Latencia, costos de API y datos sensibles que no pueden salir del dispositivo: te chocas con los límites de mandar todo a la nube y necesitas que tus sistemas de IA funcionen en el borde.
Capturas, procesas y reconoces señales de audio en dispositivos con recursos limitados. Implementas modelos ligeros para tareas como detección de eventos sonoros o comandos de voz, y exploras su aplicación en sistemas AIoT embebidos (integrados directamente en el hardware).
Analizas video en tiempo real en dispositivos de borde: desarrollas soluciones de detección de movimiento, reconocimiento de patrones visuales y segmentación de escenas con modelos optimizados de visión por computadora.
Te adentras en las técnicas de visión por computadora aplicadas al entorno de borde: implementas modelos optimizados para detección de objetos, reconocimiento de rostros y seguimiento de movimiento en placas como la Raspberry Pi Pico W o similares.
Adaptas modelos de IA al borde con destilación de conocimiento, cuantización y poda (técnicas para reducir un modelo sin perder demasiada precisión), y analizas cómo impactan en el rendimiento, el consumo de energía y la latencia de inferencia.
Ejecutas modelos de lenguaje grandes como LLaMA o Mistral en local con herramientas como Ollama, en sistemas edge con capacidades limitadas, y los integras con flujos de datos del entorno físico.
Diseñas e implementas agentes inteligentes que combinan percepción, razonamiento y acción: integras sensores IoT, modelos de IA y lógica de decisión para que actúen en entornos cambiantes sin supervisión constante.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
Proyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

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