IA de bajo consumo: Optimización de la IA perimetral para dispositivos eficientes en energía
La IA de bajo consumo se centra en optimizar los modelos de IA para que funcionen de manera eficiente en dispositivos perimetrales con recursos limitados y alimentados por batería.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de IA avanzados, desarrolladores de sistemas integrados e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo minimizando el consumo energético.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los desafíos de ejecutar IA en dispositivos eficientes desde el punto de vista energético.
- Optimizar redes neuronales para inferencia de bajo consumo.
- Utilizar técnicas de cuantización, poda 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 coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a la IA de bajo consumo
- Descripción general de la IA en sistemas embebidos
- Desafíos del despliegue de IA en dispositivos de bajo consumo
- Aplicaciones de IA eficientes desde el punto de vista energético
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
Despliegue de modelos de IA en hardware de bajo consumo
- Uso de TensorFlow Lite y ONNX Runtime para IA perimetral
- 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 e indicadores de eficiencia
- Arquitecturas de computación de bajo consumo
- Escalado dinámico de energía y técnicas de inferencia adaptativa
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Dispositivos IoT alimentados por batería con IA
- IA de bajo consumo para atención médica y dispositivos vestibles
- Aplicaciones en ciudades inteligentes y monitoreo ambiental
Buenas prácticas y tendencias futuras
- Optimización de la IA perimetral para la sostenibilidad
- Avances en hardware de IA eficiente desde el punto de vista energético
- Futuros desarrollos en investigación de IA de bajo consumo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de modelos de aprendizaje profundo
- Experiencia con sistemas embebidos o implementación de IA
- Conocimientos básicos sobre técnicas de optimización de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de sistemas embebidos
- Ingenieros de hardware
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
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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 IA en el borde y conectividad 5G.
- Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.
6G y el Borde Inteligente
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Estudios de casos y ejercicios aplicados de diseño de arquitectura.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
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- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
- Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
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Construcción de Soluciones de IA en el Borde
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- Comprender los principios de la IA periférica y sus beneficios.
- Configurar 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 las aplicaciones de IA periférica.
Construcción de Sistemas de IA perimetral seguros y resilientes
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA perimetral.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas de IA perimetral resilientes capaces de soportar amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos perimetrales.
Desarrollo de MLU con Cambricon mediante BANGPy y Neuware
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer entornos de desarrollo con BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLU de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de ML con funciones específicas de aceleración de MLU.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para el desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o su caso de uso, por favor contáctenos para organizarla.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
- Construir pipelines de inferencia ligeros usando MindSpore Lite y AscendCL.
- 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.
- Trabajo práctico en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
- Ejemplos de despliegue en tiempo real en hardware virtual o físico para el borde.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
Edge AI para la agricultura: agricultura inteligente y monitoreo de precisión
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
- Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis Edge AI en tiempo real.
IA en el Borde para Sistemas Autónomos
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica intermedios, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- 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 periféricos.
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.
Edge AI: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta capacitación en vivo y dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de Edge AI, desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo la configuración y el despliegue.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Configurar y preparar 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 mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
IA en el Borde para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para obtener un rendimiento óptimo, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
Edge AI para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales financieros 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 podrán:
- Comprender el papel de la Edge AI en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente a través de 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.
Edge AI para la salud
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la tecnología Edge AI para innovar en soluciones de salud.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios del Edge AI en el sector salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos (edge) para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.
IA de Borde en Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA de Borde en la automatización industrial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA de Borde en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA de Borde.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales mediante la IA de Borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA de Borde en entornos industriales.
IA en el borde para aplicaciones de IoT
14 HorasEsta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento analítico inteligente.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
- Configurar entornos de IA en el borde para dispositivos IoT.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de IoT.
- Implementar el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real en sistemas IoT.
- Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas IoT.
- Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de IA en el borde para IoT.