{"id":117,"date":"2025-06-30T23:24:07","date_gmt":"2025-07-01T03:24:07","guid":{"rendered":"https:\/\/eslared.net\/walc2025\/?page_id=117"},"modified":"2025-10-13T12:59:03","modified_gmt":"2025-10-13T16:59:03","slug":"track-3-inteligencia-artificial-aplicada","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/eslared.net\/walc2025\/track-3-inteligencia-artificial-aplicada\/","title":{"rendered":"Track 3 \u2013 Inteligencia Artificial Aplicada"},"content":{"rendered":"\t\t
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Programa Acad\u00e9mico (Tentativo)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Introducci\u00f3n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Los microcontroladores (MCUs) son componentes electr\u00f3nicos baratos, usualmente con apenas unos kilobytes de RAM, y dise\u00f1ados para consumir peque\u00f1as cantidades de energ\u00eda. Hoy en d\u00eda, los MCUs pueden encontrarse embebidos en todos los dispositivos residenciales, m\u00e9dicos, automotrices e industriales. Se estima que anualmente se comercializan m\u00e1s de 40 mil millones de microcontroladores, y cientos de miles de millones est\u00e1n actualmente en servicio. Pero curiosamente, estos dispositivos reciben poca atenci\u00f3n porque, muchas veces, son utilizados solo para reemplazar funcionalidades que los sistemas electromec\u00e1nicos m\u00e1s antiguos enfrentan en autos, lavadoras o controles remotos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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M\u00e1s recientemente, con la era del IoT (Internet de las Cosas), una parte significativa de estos MCUs est\u00e1 generando \u00abquintillones\u00bb de datos, que, en su mayor\u00eda, no son utilizados debido al alto costo y complejidad de su transmisi\u00f3n de datos (ancho de banda y latencia).<\/p>

Por otro lado, en las \u00faltimas d\u00e9cadas, hemos sido testigos del desarrollo de modelos de Machine Learning (sub\u00e1rea de la Inteligencia Artificial) entrenados con \u00abtoneladas\u00bb de datos y potentes mainframes. Pero ahora, de repente, es posible extraer significado de se\u00f1ales \u00abruidosas\u00bb y complejas, como im\u00e1genes, audio o aceler\u00f3metros, a trav\u00e9s de redes neuronales. M\u00e1s importante a\u00fan, podemos ejecutar estos modelos de redes neuronales en microcontroladores y sensores utilizando muy poca energ\u00eda y extraer mucho m\u00e1s significado de los datos generados por estos sensores, que actualmente ignoramos.<\/p>

TinyML, una nueva \u00e1rea de IA aplicada, permite la extracci\u00f3n de \u00abinteligencia de m\u00e1quina\u00bb del mundo f\u00edsico (donde se generan los datos).<\/p>

Descripci\u00f3n general del track de IA aplicada<\/strong><\/span><\/p>

El track de IA aplicada es un curso introductorio sobre la intersecci\u00f3n entre el aprendizaje autom\u00e1tico y los dispositivos integrados. La difusi\u00f3n de dispositivos integrados con un consumo de energ\u00eda ultrabajo (del orden de milivatios), junto con la introducci\u00f3n de marcos de aprendizaje autom\u00e1tico dedicados a dispositivos integrados, como TensorFlow Lite para microcontroladores (TF Lite Micro), permite la proliferaci\u00f3n masiva de dispositivos IoT potenciados por IA (\u00abAioT\u00bb). Este curso de 20 horas cubre los fundamentos y las aplicaciones del aprendizaje profundo y el aprendizaje autom\u00e1tico integrado.<\/p><\/div>\n <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Pre-requisitos<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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