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Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en Dispositivos
- Conceptos fundamentales del aprendizaje automático integrado en dispositivos.
- Ventajas y obstáculos derivados de los Pequeños Modelos de Lenguaje.
- Análisis de las limitaciones físicas del hardware presente en dispositivos móviles e IoT.
Optimización de Modelos para su Despliegue Local
- Técnicas de cuantificación y poda de modelos.
- Utilización del procedimiento conocido como destilación del conocimiento, con el fin de generar modelos más pequeños y eficientes.
- Selección y adecuación de los mejores modelos según las características específicas de cada dispositivo.
Herramientas y Marcos Tecnológicos Específicos por Plataforma
- Introducción a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile.
- Empleo de librerías especializadas en cada plataforma para desarrollar inteligencia artificial integrada.
- Planes metodológicos para el despliegue simultáneo en distintas plataformas tecnológicas.
Inferencia en Tiempo Real y Computación en el Borde
- Métodos para obtener inferencias rápidas y eficientes a partir de los dispositivos utilizados.
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Aprovechamiento de la computación en el borde como forma óptima de impulsar aplicaciones basadas en IA.
- Estudios de caso reales donde se aplica inteligencia artificial en tiempo real.
Gestión del Consumo Energético y Autonomía de la Batería
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Estrategias encaminadas a incrementar el rendimiento energético de las aplicaciones basadas en IA.
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Técnicas para equilibrar la potencia y capacidad del dispositivo con la velocidad y calidad de sus funciones.
- Procedimientos prácticos para prolongar significativamente la duración de baterías en aparatos equipados con IA.
Seguridad y Privacidad en los Sistemas Basados en IA Desplegados Localmente
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Garantía del cumplimiento de estándares rigurosos de seguridad así como la protección de datos personales.
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El procesamiento directo de información en los dispositivos para mantener su privacidad intacta.
- Mantenimiento seguro y puestas al día periódicas de los modelos empleados.
Diseño de Interacciones con el Usuario e Integración de Modelos
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Creación de interfaces fáciles de utilizar para la comunicación entre el usuario y los modelos de IA.
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Implementación práctica que permita integrar fácilmente los modelos lingüísticos en pantallas interactivas.
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Realización de evaluaciones cualitativas y recopilación de respuestas reales por parte de los usuarios para mejorar dichos sistemas.
Escalabilidad y Mantenimiento de Soluciones
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Actualización continuada y administración sencilla de modelos distribuidos por numerosos dispositivos.
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Planificación lógica que permita el desarrollo progresivo y el crecimiento ordenado de proyectos de IA en variados entornos físicos.
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Monitorización rigurosa, así como análisis estadístico para asegurar que los sistemas de inteligencia artificial funcionan conforme se espera.
Proyecto Práctico y Evaluación Final
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Elaboración de un prototipo funcional en un área seleccionada, acompañado del planeamiento necesario para su puesta en funcionamiento en dispositivos reales.
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Presentación pública de las soluciones desarrolladas, integrando todas sus características técnicas y creativas.
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Evaluación minuciosa centrada en criterios como la efectividad operativa, el grado de innovación y utilidad práctica resultante del proyecto.
Resumen y Planes Futuros
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas.
- Dominio del lenguaje de programación Python.
- Comprensión básica de las limitaciones físicas del hardware en el contexto del despliegue de inteligencia artificial.
Público objetivo
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático y desarrolladores de sistemas de IA.
- Ingenieros de sistemas embebidos interesados en aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
- Responsables técnicos y gerentes de producto que supervisan proyectos vinculados a la IA.
21 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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