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Programa del Curso
- Introducción al Edge AI
- Definición de Edge AI y su importancia
- Ventajas del despliegue de modelos de IA en el borde
- Panorama general de la IA para el cálculo en el borde
- Arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para Edge AI
- Comprensión básica de CNN y su aplicabilidad al Edge AI
- Consideraciones de diseño para CNN en dispositivos del borde
- Casos de estudio: modelos eficientes de CNN en acción
- Diseño de Redes Compactas para el Despliegue en Edge
- Técnicas para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión
- Herramientas y marcos para la optimización de modelos
- Evaluación de los compromisos entre rendimiento y complejidad
- Técnicas de Destilación del Conocimiento para Edge AI
- Principios de la destilación del conocimiento y sus beneficios
- Implementar la destilación del conocimiento para modelos en el borde
- Ejemplos prácticos y casos de éxito
- Métodos de Compresión Profunda para Modelos de Edge AI
- Visión general de técnicas de compresión del modelo (pruning, cuantización)
- Aplicación de métodos de compresión a escenarios de IA en el borde
- Impacto en rendimiento, precisión y despliegue del modelo
- Conceptos e Implementaciones de Aprendizaje Federado
- Introducción al aprendizaje federado y su importancia para la privacidad y eficiencia
- Aspectos arquitectónicos y operativos de sistemas de aprendizaje federado
- Dificultades y soluciones en la implementación del aprendizaje federado en el borde
- Implementación de Soluciones de Edge AI
- Flujo de trabajo integral para desplegar modelos de IA en dispositivos del borde
- Herramientas y plataformas que apoyan el desarrollo de Edge AI
- Supervisión y gestión de aplicaciones de Edge AI en producción
- Casos de Estudio y Trabajo en Proyectos
- Análisis de despliegues reales de Edge AI en diversos sectores
- Proyecto grupal: Diseño e implementación de una solución de Edge AI
- Presentación y crítica de los resultados del proyecto
Requerimientos
- Familiaridad con la computación en la nube e inteligencia artificial
Público Objetivo
- Analistas de negocios
- Gerentes de producto
- Desarrolladores
35 Horas
