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Programa del Curso
- Introducción a Edge AI
- Definición de Edge AI y su importancia
- Ventajas de implementar modelos de IA en el perímetro
- Visión general del panorama de la IA para la computación periférica
- Arquitecturas convolucionales Neural Networks (CNN) para IA perimetral
- Comprender los conceptos básicos de CNN y su aplicabilidad a Edge AI
- Consideraciones de diseño para CNN en dispositivos perimetrales
- Casos prácticos: Modelos CNN eficientes en acción
- Diseño de redes compactas para la implementación perimetral
- Técnicas para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión
- Herramientas y marcos para la optimización de modelos
- Evaluación de las compensaciones entre el rendimiento y la complejidad
- Técnicas de destilación de conocimiento para Edge AI
- Principios de la destilación del conocimiento y sus beneficios
- Implementación de la destilación de conocimiento para modelos perimetrales
- Ejemplos prácticos y casos de éxito
- Métodos de compresión profunda para modelos de IA perimetral
- Descripción general de las técnicas de compresión del modelo (poda, cuantificación)
- Aplicación de métodos de compresión a escenarios de IA perimetral
- Impacto en el rendimiento, la precisión y la implementación del modelo
- Conceptos y aplicaciones del aprendizaje federado
- Introducción al aprendizaje federado y su importancia para la privacidad y la eficiencia
- Aspectos arquitectónicos y operativos de los sistemas de aprendizaje federado
- Desafíos y soluciones en la implementación del aprendizaje federado en el perímetro
- Implementación de soluciones de IA perimetral
- Flujo de trabajo de extremo a extremo para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales
- Herramientas y plataformas que respaldan el desarrollo de Edge AI
- Supervisión y gestión de aplicaciones de IA perimetral en producción
- Casos de estudio y trabajo de proyectos
- Análisis de implementaciones de Edge AI en el mundo real en varios sectores
- Proyecto de grupo: Diseño e implementación de una solución de IA perimetral
- Presentación y crítica de los resultados del proyecto
Requerimientos
- Familiaridad con la computación en la nube y la inteligencia artificial
Audiencia
- Business Analistas
- Jefes de producto
- Desarrolladores
35 Horas