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Temario del curso

Introducción a la IA de bajo consumo

  • Descripción general de la IA en sistemas embebidos
  • Desafíos de la implementación de IA en dispositivos de bajo consumo
  • Aplicaciones de IA con alta eficiencia energética

Técnicas de optimización de modelos

  • Cuantización y su impacto en el rendimiento
  • Poda y compartición de pesos
  • Destilación de conocimiento para la simplificación de modelos

Implementación de modelos de IA en hardware de bajo consumo

  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX Runtime para IA en el borde
  • Optimización de modelos de IA con NVIDIA TensorRT
  • Aceleración de hardware con Coral TPU y Jetson Nano

Reducción del consumo de energía en aplicaciones de IA

  • Perfilado de energía y métricas de eficiencia
  • Arquitecturas de computación de bajo consumo
  • Escalamiento dinámico de energía y técnicas de inferencia adaptativa

Estudios de casos y aplicaciones del mundo real

  • Dispositivos IoT alimentados por batería y con IA integrada
  • IA de bajo consumo para atención médica y dispositivos portátiles
  • Aplicaciones en ciudades inteligentes y monitoreo ambiental

Mejores prácticas y tendencias futuras

  • Optimización de la IA en el borde para la sostenibilidad
  • Avances en hardware de IA de alta eficiencia energética
  • Futuros desarrollos en investigación de IA de bajo consumo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los modelos de aprendizaje profundo
  • Experiencia con sistemas embebidos o implementación de IA
  • Conocimientos básicos de técnicas de optimización de modelos

Público objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de sistemas embebidos
  • Ingenieros de hardware
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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