IA de bajo consumo: Optimización de IA en el borde para dispositivos eficientes energéticamente
La IA de bajo consumo se centra en optimizar modelos de IA para ejecutarlos de manera eficiente en dispositivos periféricos (edge) con recursos limitados y alimentados por batería.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA avanzados, desarrolladores de sistemas integrados e ingenieros de hardware que desean implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo minimizando el gasto energético.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 (pruning) y compresión de modelos.
- Desplegar modelos de IA en hardware periférico con el menor uso posible de energía.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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
- Visión general de la IA en sistemas integrados
- Desafíos del despliegue de IA en dispositivos de bajo consumo
- Aplicaciones de IA eficientes energéticamente
Técnicas de optimización de modelos
- Cuantización y su impacto en el rendimiento
- Poda (pruning) 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 periférica
- Optimización de modelos de IA con NVIDIA TensorRT
- Aceleración de hardware con Coral TPU y Jetson Nano
Reducción del consumo energético en aplicaciones de IA
- Perfilado de potencia y métricas de eficiencia
- Arquitecturas de computación de bajo consumo
- Escalado dinámico de potencia 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 salud y wearables
- Aplicaciones de ciudades inteligentes y monitoreo ambiental
Buenas prácticas y tendencias futuras
- Optimización de IA periférica para la sostenibilidad
- Avances en hardware de IA eficiente energéticamente
- Futuros desarrollos en investigación de IA de bajo consumo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de modelos de aprendizaje profundo
- Experiencia con sistemas integrados o despliegue de IA
- Conocimientos básicos de técnicas de optimización de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de sistemas integrados
- Ingenieros de hardware
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
IA de bajo consumo: Optimización de IA en el borde para dispositivos eficientes energéticamente - Reserva
IA de bajo consumo: Optimización de IA en el borde para dispositivos eficientes energéticamente - Consulta
IA de bajo consumo: Optimización de IA en el borde para dispositivos eficientes energéticamente - Solicitud de consultoría
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática
Próximos cursos
Cursos Relacionados
5G e Inteligencia Artificial en el Edge: Habilitando Aplicaciones de Ultra Baja Latencia
21 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT de nivel intermedio que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el edge.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el edge.
- Desplegar 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 edge y conectividad 5G.
- Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos edge.
6G y el Borde Inteligente
21 Horas6G y el Borde Inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el borde, ecosistemas de IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para soportar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y IoT.
- Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, de ultra baja latencia y alta capacidad de ancho de banda.
- Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
- Planificar infraestructuras de borde escalables, seguras y resilientes preparadas para 6G.
- Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.
Formato del Curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitectura.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Técnicas Avanzadas de IA en el Borde
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
- Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.
Construcción de Soluciones de IA en el Borde
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
- 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 las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
Construcción de Sistemas de IA en el Borde Seguros y Resilientes
21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para los sistemas de IA en el borde.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde capaces de resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.
Desarrollo en Cambricon MLU con BANGPy y Neuware
21 HorasLas unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades 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 aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas de MLU.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debates.
- Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para 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 tu modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctanos para coordinarlo.
CANN para implementación de IA en el borde
14 HorasEl kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar e implementar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.
Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
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 limitaciones de cómputo y memoria.
- Implementar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostración.
- Práctica con modelos y escenarios específicos para dispositivos del borde.
- Ejemplos de implementación en tiempo real en hardware virtual o físico del borde.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Edge AI para la agricultura: Agricultura inteligente y monitoreo de precisión
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agritech de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
- Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.
IA en el Borde (Edge AI) en Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la Edge AI en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
- Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.
IA en el borde: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de la IA en el borde, desde el concepto hasta su implementación práctica, incluida la configuración y el despliegue.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde.
- Configurar y preparar entornos de IA en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA en el borde.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA en el borde.
- Integrar la IA en el borde con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de IA en el borde.
Edge AI para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Uruguay (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 desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos perimetrales 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 los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y la inferencia de baja latencia.
Inteligencia Artificial en el Borde para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (online o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de IA en el borde para servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la Inteligencia Artificial en el Borde en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando IA en el borde.
- Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar la IA en el borde para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos financieros.
Edge AI para la Salud
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en el sector sanitario.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.
IA en el Borde (Edge) en Automatización Industrial
14 HorasEsta formación práctica impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA en el Borde en la automatización industrial.
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 manufactureros.
- Optimizar los procesos industriales mediante IA en el Borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el Borde en entornos industriales.
Edge AI para Aplicaciones IoT
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento de datos y análisis.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
- Configurar y establecer entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones IoT.
- Implementar el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real en sistemas IoT.
- Integrar Edge AI con diversos protocolos y plataformas IoT.
- Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en Edge AI para IoT.