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Temario del curso

  • Introducción a la Inteligencia Artificial en el Edge
    • Definición de IA en el Edge y su relevancia actual
    • Ventajas del despliegue de modelos inteligentes en dispositivos periféricos
    • Panorámica general sobre el ámbito de la IA aplicada al Edge Computing
  • Arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para entornos Edge
    • Bases teóricas de las CNN y su aplicabilidad en sistemas periféricos
    • Consideraciones esenciales al diseñar redes neuronales para el Edge
    • Ejemplos prácticos: Modelos eficientes de CNN en operación real
  • Elaboración de redes compactas para entornos Edge
    • Técnicas válidas para minimizar el tamaño de los modelos manteniendo su precisión predictiva
    • Herramientas y frameworks útiles durante la optimización de modelos
    • Análisis crítico sobre las compensaciones entre eficiencia computacional y complejidad estructural
  • Métodos de destilación del conocimiento en el desarrollo de IA Edge
    • Principios teóricos subyacentes a la destilación del conocimiento y su impacto estratégico
    • Paso a paso para implementar dicha técnica en modelos de Edge
    • Estudios ilustrativos y casos reales que demuestran el éxito práctico
  • Métodos de compresión profunda para modelos IA del Edge
    • Descripción general sobre técnicas estándar de reducción volumétrica (podado, cuantización)
    • Aplicación directa de dichos sistemas compresivos en escenarios Edge
    • Influencia concreta sobre el rendimiento técnico, precisión y facilidad operativa de los modelos
  • Conceptos y aplicaciones prácticas del aprendizaje federado
    • Introducción fundamental a los sistemas de aprendizaje federado y su utilidad en materia de privacidad y optimización
    • Parámetros arquitectónicos y funcionales que configuran el diseño de tales plataformas colaborativas
    • Dificultades operativas corrientes y sus métodos de superación en despliegues reales del Edge
  • Desarrollo integral de soluciones IA para el Edge
    • Flujo metodológico paso a paso para la puesta en marcha definitiva de modelos IA en dispositivos periféricos
    • Plataformas y utilidades especializadas destinadas al desarrollo de este tipo de proyectos técnicos
    • Sistema activo para supervisión constante y administración eficaz de aplicaciones IA en producción
  • Estudios prácticos e iniciativas grupales
    • Evaluación detallada de implementaciones IA en entornos Edge provenientes de distintos sectores productivos
    • Trabajo grupal obligatorio: Elaboración y puesta a prueba de una solución IA adaptada al Edge
    • Presentación colectiva e intercambio crítico respecto a los resultados obtenidos en cada proyecto

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre computación en la nube e inteligencia artificial

Público objetivo

  • Analistas de negocio
  • Gestores de productos
  • Desarrolladores
 35 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • 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.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 7250 € + IVA*

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