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Programa del Curso
Conceptos Avanzados en IA de Bordes
- Profundización en la arquitectura de IA de bordes
- Análisis comparativo entre IA de bordes y IA en la nube
- Tendencias actuales y tecnologías emergentes en IA de bordes
- Casos de uso avanzados y aplicaciones
Técnicas Avanzadas de Optimización de Modelos
- Cuantificación y poda para dispositivos de borde
- Destilación de conocimiento para modelos livianos
- Aprendizaje por transferencia para aplicaciones de IA de bordes
- Automatización de procesos de optimización de modelos
Estrategias Avanzadas de Implementación
- Contenederización y orquestación para IA de bordes
- Implementación de modelos de IA usando plataformas de computación en borde (por ejemplo, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferencia en tiempo real y soluciones de baja latencia
- Administración de actualizaciones y escalabilidad en dispositivos de borde
Herramientas y Frameworks Especializados
- Exploración de herramientas avanzadas (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Uso de herramientas de optimización específicas del hardware
- Integración de modelos de IA con hardware especializado en bordes
- Estudios de caso de herramientas en acción
Afinamiento y Monitoreo del Rendimiento
- Técnicas para el benchmarking de rendimiento en dispositivos de borde
- Herramientas para el monitoreo y depuración en tiempo real
- Abordar la latencia, el rendimiento y la eficiencia energética
- Estrategias para la optimización continua y mantenimiento
Casos de Uso Innovadores y Aplicaciones
- Aplicaciones específicas por industria de IA avanzada en bordes
- Ciudades inteligentes, vehículos autónomos, IoT industrial, salud y más
- Estudios de caso de implementaciones exitosas de IA en bordes
- Tendencias futuras e direcciones de investigación en IA de bordes
Consideraciones Éticas y de Seguridad Avanzadas
- Asegurar una robusta seguridad en implementaciones de IA en bordes
- Abordar complejos problemas éticos en IA en bordes
- Implementación de técnicas de IA que preservan la privacidad
- Cumplimiento con regulaciones avanzadas y estándares del sector
Proyectos Prácticos y Ejercicios Avanzados
- Desarrollar y optimizar una aplicación de IA en bordes compleja
- Proyectos del mundo real y escenarios avanzados
- Ejercicios grupales colaborativos y desafíos innovadores
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación experta
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión detallada de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Habilidad en lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Experiencia con computación en la vanguardia y despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde
Últimos destinatarios
- Practicantes de IA
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas