02/10/2025
¡abierta la preinscripción!
Objetivos
Objetivos principales del curso:
1. Diseñar e implementar aplicaciones de inteligencia artificial en plataformas FPGA utilizando herramientas como Vivado, Vitis AI y PetaLinux.
2. Comprender y aplicar redes neuronales recurrentes (SNN y RSNN) en entornos embebidos como PYNQ, incluyendo su entrenamiento, optimización y despliegue.
3. Desarrollar soluciones de IA en microcontroladores STM32, integrando sensores y modelos entrenados con ST Edge AI y NanoEdge AI Studio.
4. Adquirir habilidades prácticas mediante laboratorios guiados para el despliegue eficiente de modelos de IA en dispositivos de bajo consumo y alto rendimiento.
¡Preinscripción abierta hasta el 31 de octubre!
