Este curso desarrolla competencias en el diseño e implementación de sistemas embebidos inteligentes de bajo consumo, relevantes para el fortalecimiento de la infraestructura tecnológica en proyectos de investigación aplicada y experimentación científica. Su contenido aborda cinco dimensiones o temas centrales: la arquitectura multinúcleo ARM Cortex, el ecosistema de desarrollo profesional ModusToolbox, la adquisición avanzada de datos, el flujo de trabajo de Edge AI y el despliegue de modelos de Machine Learning. Además, se enfatiza en la optimización de recursos de hardware para el procesamiento de señales en tiempo real, lo que permite que el estudiante, al finalizar el curso, esté en capacidad de prototipar soluciones robustas que integren sensores de alta precisión y modelos predictivos ejecutados localmente sobre hardware PSoC 6. 

Docentes, estudiantes de posgrado (maestría y doctorado) y estudiantes de pregrado de últimos semestres de las facultades de ingeniería y ciencias exactas que requieran implementar sistemas de adquisición de datos inteligentes o procesamiento de señales en hardware embebido para sus proyectos de investigación.

Marlon Sneider Mora Cortes. Ingeniero Electrónico con mención de Tesis Laureada y candidato a Magíster. Ha colaborado en proyectos de nivel doctoral con personas de Colombia, Francia y Alemania. Posee una sólida base científica y técnica, respaldada por la publicación de artículos en revistas de alto impacto como Q1 Mathematics (MDPI). Integrante del grupo de investigación Laboratorio de Automatización Sistemas Embebidos y Robótica: LASER.