Inteligencia Artifcial en sistemas embebidos

JUSTIFICACIÓN

En el contexto de la Industria 4.0, la convergencia entre inteligencia artificial y sistemas embebidos representa una de las áreas más estratégicas para el desarrollo de soluciones inteligentes, autónomas y conectadas. 

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OBJETIVOS

• Comprender la relación entre la IA y los principios de la Industria 4.0.

• Desarrollar sistemas expertos y controladores inteligentes en Python y ESP32.

• Aplicar técnicas de lógica borrosa y control PID híbrido en sistemas de control reales.

• Implementar algoritmos genéticos para optimización de procesos.

• Diseñar redes neuronales simples para entornos embebidos.

• Comprender los fundamentos y funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLM).

• Ejecutar modelos de IA localmente y en dispositivos de recursos limitados.

• Integrar arquitecturas RAG para crear sistemas inteligentes que combinen recuperación de información y generación de texto.&am

Temario

CONTENIDOS (resumen)

MÓDULO 1: Introducción

MÓDULO 2: Sistemas expertos

MÓDULO 3: Lógica Borrosa

MÓDULO 4: Controladores PID

MÓDULO 5 Algoritmos genéticos

MÓDULO 6: Redes Neuronales

MÓDULO 7: Modelos de Lenguaje (LLM)