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Temario del curso
Conceptos Avanzados de IA en el Edge
- Análisis profundo de la arquitectura de IA en el edge
- Análisis comparativo entre IA en el edge y IA en la nube
- Últimas tendencias y tecnologías emergentes en IA en el edge
- Casos de uso avanzados y aplicaciones
Técnicas Avanzadas de Optimización de Modelos
- Cuantización y poda para dispositivos periféricos
- Destilación de conocimiento para modelos ligeros
- Aprendizaje por transferencia para aplicaciones de IA en el edge
- Automatización de procesos de optimización de modelos
Estrategias de Despliegue de Vanguardia
- Contenerización y orquestación para IA en el edge
- Despliegue de modelos de IA utilizando plataformas de computación periférica (por ejemplo, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferencia en tiempo real y soluciones de baja latencia
- Gestión de actualizaciones y escalabilidad en dispositivos periféricos
Herramientas y Marcos Especializados
- Exploración de herramientas avanzadas (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Uso de herramientas de optimización específicas para hardware
- Integración de modelos de IA con hardware periférico especializado
- Estudios de caso de herramientas en acción
Ajuste y Monitoreo del Rendimiento
- Técnicas para la evaluación comparativa del rendimiento en dispositivos periféricos
- Herramientas para el monitoreo y depuración en tiempo real
- Abordaje de latencia, ancho de banda y eficiencia energética
- Estrategias para la optimización y el mantenimiento continuos
Casos de Uso e Innovadoras Aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria de la IA avanzada en el edge
- Ciudades inteligentes, vehículos autónomos, IoT industrial, salud y más
- Estudios de caso de implementaciones exitosas de IA en el edge
- Tendencias futuras y direcciones de investigación en IA en el edge
Consideraciones Éticas y de Seguridad Avanzadas
- Garantizar una seguridad sólida en los despliegues de IA en el edge
- Abordar complejos problemas éticos en la IA en el borde
- Implementación de técnicas de IA que preservan la privacidad
- Cumplimiento con normativas avanzadas y estándares de la industria
Proyectos Prácticos y Ejercicios Avanzados
- Desarrollo y optimización de una aplicación compleja de IA en el edge
- Proyectos del mundo real y escenarios avanzados
- Ejercicios colaborativos en grupo y desafíos de innovación
- Presentación de proyectos y retroalimentación de expertos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión profunda de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Dominio de lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Experiencia con computación en el edge y despliegue de modelos de IA en dispositivos periféricos
Público objetivo
- Profesionales de IA
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática