Curso de Edge AI with TensorFlow Lite
TensorFlow Lite es una versión ligera de TensorFlow diseñada para dispositivos móviles e integrados. Edge AI con TensorFlow Lite se centra en utilizar TensorFlow Lite para desarrollar e implementar modelos de Edge AI. Este curso cubre las herramientas y técnicas específicas de TensorFlow Lite, proporcionando conocimientos prácticos para crear modelos de IA eficientes para dispositivos periféricos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA perimetral.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en Edge AI.
- Desarrolle y optimice modelos de IA con TensorFlow Lite.
- Implemente TensorFlow modelos Lite en varios dispositivos perimetrales.
- Utilice herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
- Implemente aplicaciones prácticas de IA perimetral con TensorFlow Lite.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
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
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
- Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando conectividad Edge AI y 5G.
- Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.
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- Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
- Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
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- Instalar y configurar el entorno de edge computing.
- Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
- Desarrolle e implemente modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
- Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñe y optimice sistemas de control utilizando Edge AI.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Instale y configure entornos de IA perimetral.
- Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
- Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
- Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
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- Comprenda el papel de Edge AI en los servicios financieros.
- Implemente sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
- Mejore el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
- Aplique Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos financieros.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
- Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
- Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de IA de borde en la automatización industrial.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel de la IA perimetral en la automatización industrial.
- Implemente soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en los procesos de fabricación.
- Optimice los procesos industriales utilizando Edge AI.
- Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos industriales.
Edge AI for IoT Applications
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
- Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
- Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
- Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
- Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Venezuela (en línea o en el sitio) está dirigido a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros embebidos e ingenieros en robótica que desean optimizar y desplegar modelos de IA en plataformas NVIDIA Jetson para aplicaciones de borde.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la inteligencia artificial perimetral y el hardware de NVIDIA Jetson.
- Optimizar modelos de inteligencia artificial para su implementación en dispositivos perimetrales.
- Usar TensorRT para acelerar la inferencia de aprendizaje profundo.
- Desplegar modelos de IA usando JetPack SDK y ONNX Runtime.
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 HorasEsta formación dirigida por un instructor, en vivo, en Venezuela (online u onsite) está dirigida a tecnólogos minoristas de nivel principiante a intermedio, desarrolladores de IA y analistas de negocios que desean aplicar soluciones Edge AI para sistemas de checkout inteligentes, gestión de inventario y engagement personalizado con el cliente.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Entender cómo Edge AI mejora las operaciones minoristas y la experiencia del cliente.
- Implementar sistemas de pago de checkout inteligente y sin cajero habilitados para IA.
- Optimizar la gestión de inventario con seguimiento y análisis en tiempo real.
- Utilizar visión por computadora e IA para experiencias personalizadas en la tienda.
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems
21 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y especialistas en automatización que desean implementar Edge AI para aplicaciones de robótica.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Entender el papel de Edge AI en sistemas autónomos.
- Desplegar modelos de IA en dispositivos perimetrales para robótica en tiempo real.
- Optimizar el rendimiento de la IA para la toma de decisiones de baja latencia.
- Integrar visión por computadora y fusión de sensores para la autonomía robótica.