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Programa del Curso
Conceptos avanzados en Edge AI
- Sumérgete en la arquitectura de IA perimetral
- Análisis comparativo de la IA perimetral y la IA en la nube
- Últimas tendencias y tecnologías emergentes en Edge AI
- Casos de uso y aplicaciones avanzados
Técnicas avanzadas de optimización de modelos
- Cuantificación y poda para dispositivos periféricos
- Destilación de conocimientos para modelos ligeros
- Transfiera el aprendizaje para aplicaciones de IA perimetral
- Automatización de los procesos de optimización de modelos
Estrategias de implementación de vanguardia
- Creación de contenedores y orquestación para Edge AI
- Implementación de modelos de IA utilizando plataformas de edge computing (por ejemplo, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferencia en tiempo real y soluciones de baja latencia
- Administración de actualizaciones y escalabilidad en dispositivos perimetrales
Herramientas y marcos especializados
- Exploración de herramientas avanzadas (p. ej., TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Uso de herramientas de optimización específicas de hardware
- Integración de modelos de IA con hardware perimetral especializado
- Casos prácticos de herramientas en acción
Ajuste y supervisión del rendimiento
- Técnicas para la evaluación comparativa del rendimiento en dispositivos periféricos
- Herramientas para la supervisión y depuración en tiempo real
- Abordar la latencia, el rendimiento y la eficiencia energética
- Estrategias para la optimización y el mantenimiento continuos
Innovadores Use Cases y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria de la IA perimetral avanzada
- Ciudades inteligentes, vehículos autónomos, IoT industrial, atención médica y más
- Casos prácticos de implementaciones exitosas de Edge AI
- Tendencias futuras y direcciones de investigación en Edge AI
Consideraciones éticas y de seguridad avanzadas
- Garantizar una seguridad sólida en las implementaciones de IA perimetral
- Abordar cuestiones éticas complejas en la IA en el perímetro
- Implementación de técnicas de IA que preservan la privacidad
- Cumplimiento de regulaciones avanzadas y estándares de la industria
Proyectos prácticos y ejercicios avanzados
- Desarrollo y optimización de una aplicación compleja de IA perimetral
- Proyectos del mundo real y escenarios avanzados
- Ejercicios grupales colaborativos y retos de innovación
- Presentaciones de proyectos y comentarios de expertos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión profunda de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Dominio de lenguajes de programación (Python recomendado)
- Experiencia con edge computing e implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales
Audiencia
- Profesionales de la IA
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas