Las necesidades de agua para la producción de alimentos seguirán en aumento debido al crecimiento de la población mundial. En este trabajo de investigación se ha construido un sistema de riego autónomo basado en la Internet de las Cosas (IoT). Se emplean elementos de bajo costo y hardware - software libre (Raspberry Pi, Arduino, Linux, Java, Wildfly, Python, etc.) para implementar Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) que permiten obtener la información de las variables agroclimáticas (Humedad del suelo, temperatura ambiente, precipitación, etc.). Se implementó un sistema de Aprendizaje Maquina (Machine Learning) para la predicción del calendario de riego empleando servicios de Computación en la Nube. Los Servicios Web tipo RESTful y los formatos Json y Xml se emplearon para permitir la interoperabilidad entre los diferentes subsistemas (predicción, riego y cliente), hardware (Raspberry Pi, Xbee, computación en la nube) y software (Python, Java). Para hacer un uso eficiente del agua este prototipo de Agricultura Inteligente (Smart Farming) se apoya en la Internet de las Cosas y el Aprendizaje Maquina para responder a las preguntas de cuándo y cuánto regar.