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

Número de participantes


Precio por Participante​

Próximos cursos

Categorías Relacionadas