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Temario del curso
Conceptos avanzados en IA en el borde
- Análisis profundo de la arquitectura de IA en el borde
- Análisis comparativo entre IA en el borde e IA en la nube
- Últimas tendencias y tecnologías emergentes en IA en el borde
- Casos de uso y aplicaciones avanzadas
Técnicas avanzadas de optimización de modelos
- Cuantización y poda para dispositivos de borde
- Destilación de conocimiento para modelos ligeros
- Aprendizaje por transferencia para aplicaciones de IA en el borde
- Automatización de procesos de optimización de modelos
Estrategias de implementación de vanguardia
- Contenerización y orquestación para IA en el borde
- Despliegue de modelos de IA utilizando plataformas de computación en el borde (por ejemplo, Edge TPU, Jetson Nano)
- Inferencia en tiempo real y soluciones de baja latencia
- Gestión de actualizaciones y escalabilidad en dispositivos de borde
Herramientas y marcos especializados
- Exploración de herramientas avanzadas (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile)
- Uso de herramientas de optimización específicas de hardware
- Integración de modelos de IA con hardware especializado de borde
- Casos de estudio de herramientas en acción
Ajuste de rendimiento y monitoreo
- Técnicas para pruebas de referencia de rendimiento en dispositivos de borde
- Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real
- Abordaje de latencia, rendimiento y eficiencia energética
- Estrategias para optimización y mantenimiento continuo
Casos de uso innovadores y aplicaciones
- Aplicaciones específicas de la industria de IA avanzada en el borde
- Ciudades inteligentes, vehículos autónomos, IoT industrial, salud y más
- Casos de estudio de implementaciones exitosas de IA en el borde
- Tendencias futuras y direcciones de investigación en IA en el borde
Consideraciones éticas y de seguridad avanzadas
- Garantizar una seguridad robusta en los despliegues de IA en el borde
- Abordar problemas éticos complejos en la IA en el borde
- Implementar técnicas de IA que preserven 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 en el borde
- Proyectos del mundo real y escenarios avanzados
- Ejercicios colaborativos en grupo y desafíos de innovación
- Presentación de proyectos y retroalimentación de expertos
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión profunda de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Dominio de lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Experiencia en computación en el borde y despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde
Público objetivo
- Profesionales de IA
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas
Testimonios (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