IA de bajo consumo: Optimización de la IA en el borde para dispositivos con alta eficiencia energética
La IA de bajo consumo se centra en la optimización de modelos de IA para ejecutarlos de manera eficiente en dispositivos periféricos con recursos limitados y alimentados por batería.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores de sistemas embebidos e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo, minimizando el consumo de energía.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los desafíos de ejecutar IA en dispositivos con alta eficiencia energética.
- Optimizar redes neuronales para inferencia de bajo consumo.
- Utilizar técnicas de cuantización, poda (pruning) y compresión de modelos.
- Implementar modelos de IA en hardware periférico con un uso mínimo de energía.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
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Formato del Curso
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- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
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- Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
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- Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes capaces de resistir amenazas cibernéticas.
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Formato del curso
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- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
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- Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
- Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostraciones.
- Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
- Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
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IA en el borde de la red para sistemas autónomos
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Configurar y establecer entornos de Edge AI.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
- Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
- Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y buenas prácticas en la implementación de Edge AI.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del AI en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos en el borde para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar modelos de AI para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
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14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector de la salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector de la salud.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el borde.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales mediante el uso de IA en el borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos industriales.
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- Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
- Configurar y preparar entornos de IA en el borde para dispositivos IoT.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones IoT.
- Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas de IoT.
- Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas de IoT.
- Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en el uso de IA en el borde para IoT.