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Temario del curso

Introducción a la IA Periférica y Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA periférica.
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana.
  • Comparación entre estrategias de implementación en el borde y en la nube.

Preparación de Modelos para Implementación Periférica

  • Selección del modelo y evaluación lineal base.
  • Consideraciones sobre dependencias y compatibilidad.
  • Exportación de modelos para optimización posterior.

Técnicas de Compresión de Modelos

  • Estrategias de poda y esparsidad estructural.
  • Compartición de pesos y reducción de parámetros.
  • Evaluación del impacto de la compresión.

Cuantización para el Rendimiento en el Borde

  • Métodos de cuantización posterior al entrenamiento.
  • Flujos de trabajo de entrenamiento consciente de la cuantización.
  • Enfoques de precisión mixta, INT8 y FP16.

Aceleración con Nano Banana

  • Uso de aceleradores de Nano Banana.
  • Integración con ONNX y backends de hardware.
  • Evaluación comparativa de la inferencia acelerada.

Implementación en Dispositivos Periféricos

  • Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles.
  • Configuración y monitoreo del tiempo de ejecución.
  • Solución de problemas de implementación.

Análisis de Perfil de Rendimiento y Compromisos

  • Restricciones de latencia, rendimiento térmico y capacidad de procesamiento.
  • Balance entre precisión y rendimiento.
  • Estrategias de optimización iterativa.

Mejores Prácticas para el Mantenimiento de Sistemas de IA Periféricos

  • Versionado y actualizaciones continuas.
  • Gestión de la compatibilidad y reversión de modelos.
  • Consideraciones de seguridad e integridad.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
  • Experiencia en el desarrollo de modelos basados en Python.
  • Conocimiento de las arquitecturas de redes neuronales.

Público Objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Científicos de datos.
  • Profesionales de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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