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Programa del Curso
Introducción a la optimización de la IA perimetral
- Visión general de la IA perimetral y sus desafíos
- Importancia de la optimización de modelos para dispositivos perimetrales
- Casos prácticos de modelos de IA optimizados en aplicaciones perimetrales
Técnicas de compresión de modelos
- Introducción a la compresión de modelos
- Técnicas para reducir el tamaño del modelo
- Ejercicios prácticos para la compresión del modelo
Métodos de cuantificación
- Visión general de la cuantificación y sus beneficios
- Tipos de cuantificación (post-entrenamiento, entrenamiento con reconocimiento de cuantificación)
- Ejercicios prácticos para la cuantificación de modelos
Poda y otras técnicas de optimización
- Introducción a la poda
- Métodos para podar modelos de IA
- Otras técnicas de optimización (por ejemplo, destilación de conocimientos)
- Ejercicios prácticos para la poda y optimización de modelos
Implementación de modelos optimizados en dispositivos perimetrales
- Preparación del entorno del dispositivo perimetral
- Implementación y prueba de modelos optimizados
- Solución de problemas de implementación
- Ejercicios prácticos para la implementación de modelos
Herramientas y marcos para la optimización
- Descripción general de herramientas y marcos (por ejemplo, TensorFlow Lite, ONNX)
- Uso de TensorFlow Lite para la optimización de modelos
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización
Aplicaciones en el mundo real y estudios de casos
- Revisión de proyectos exitosos de optimización de IA perimetral
- Discusión de casos de uso específicos de la industria
- Proyecto práctico para crear y optimizar una aplicación del mundo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
- Conocimientos básicos de programación (Python recomendado)
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Arquitectos de sistemas
14 horas
