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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y a Nano Banana
- Características clave de las cargas de trabajo de IA en el borde
- Arquitectura y capacidades de Nano Banana
- Comparación de estrategias de despliegue en el borde frente a la nube
Preparación de modelos para el despliegue en el borde
- Selección de modelos y evaluación de la línea base
- Consideraciones sobre dependencias y compatibilidad
- Exportación de modelos para una optimización adicional
Técnicas de compresión de modelos
- Estrategias de poda y esparsidad estructural
- Compartición de pesos y reducción de parámetros
- Evaluación de los impactos de la compresión
Cuantización para el rendimiento en el borde
- Métodos de cuantización posterior al entrenamiento
- Flujos de trabajo de entrenamiento consciente de la cuantización
- Enfoques de INT8, FP16 y precisión mixta
Aceleración con Nano Banana
- Uso de los aceleradores de Nano Banana
- Integración de ONNX y backends de hardware
- Benchmarking de la inferencia acelerada
Despliegue en dispositivos de borde
- Integración de modelos en aplicaciones integradas o móviles
- Configuración y monitoreo en tiempo de ejecución
- Resolución de problemas de despliegue
Perfilado de rendimiento y análisis de compensaciones
- Latencia, ancho de banda y restricciones térmicas
- Compensaciones entre precisión y rendimiento
- Estrategias de optimización iterativa
Mejores prácticas para el mantenimiento de sistemas de IA en el borde
- Versionado y actualizaciones continuas
- Reversión de modelos y gestión de compatibilidad
- Consideraciones sobre seguridad e integridad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia en el desarrollo de modelos basados en Python
- Conocimiento de las arquitecturas de redes neuronales
Público Objetivo
- Ingenieros de ML
- Científicos de datos
- Especialistas en MLOps
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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Reseñas (1)
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