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Programa del Curso
Introducción a TensorFlow Lite
- Descripción general de TensorFlow Lite y su arquitectura
- Comparación con TensorFlow y otros marcos de IA perimetrales
- Ventajas y desafíos del uso de TensorFlow Lite para Edge AI
- Casos prácticos de TensorFlow Lite en aplicaciones de IA perimetral
Configuración del entorno TensorFlow Lite
- Instalación de TensorFlow Lite y sus dependencias
- Configuración del entorno de desarrollo
- Introducción a TensorFlow Herramientas y bibliotecas Lite
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno
Desarrollo de modelos de IA con TensorFlow Lite
- Diseño y entrenamiento de modelos de IA para la implementación perimetral
- Conversión de modelos TensorFlow a formato TensorFlow Lite
- Optimización de los modelos para mejorar el rendimiento y la eficiencia
- Ejercicios prácticos para el desarrollo y la conversión de modelos
Implementación de TensorFlow modelos Lite
- Implementación de modelos en varios dispositivos perimetrales (por ejemplo, teléfonos inteligentes, microcontroladores)
- Ejecución de inferencias en dispositivos perimetrales
- Solución de problemas de implementación
- Ejercicios prácticos para la implementación de modelos
Herramientas y técnicas para la optimización de modelos
- La cuantificación y sus beneficios
- Técnicas de poda y compresión de modelos
- Utilización de TensorFlow las herramientas de optimización de Lite
- Ejercicios prácticos para la optimización de modelos
Creación de aplicaciones prácticas de IA perimetral
- Desarrollo de aplicaciones de IA perimetral del mundo real con TensorFlow Lite
- Integración de TensorFlow modelos Lite con otros sistemas y aplicaciones
- Casos prácticos de proyectos exitosos de Edge AI
- Proyecto práctico para crear una aplicación práctica de IA perimetral
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con TensorFlow
- Conocimientos básicos de programación (Python recomendado)
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Profesionales de la IA
14 horas