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Temario del curso
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Reseñas (1)
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