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

Número de participantes



Precio por participante

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