El curso completo para crear aplicaciones de IA en dispositivos

Resumen

You will learn how to Build on-Device AI Applications in this course. On-device AI applications are rapidly transforming how artificial intelligence is deployed, offering powerful advantages in terms of performance, privacy, and energy efficiency.

Unlike cloud-based AI, which relies on sending data to external servers for processing, on-device AI performs computations locally on a user’s device, such as a smartphone, smartwatch, or IoT sensor. This shift in paradigm is reshaping industries by enabling faster decision-making, improving security, and reducing latency in real-time applications.

Programa

• Introducción a la IA en el Dispositivo
Descripción general de los métodos de implementación de IA
Beneficios de la IA en el dispositivo frente a la IA basada en la nube
Aplicaciones del mundo real de la IA en el dispositivo
• Fundamentos de la IA en el Dispositivo
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático e IA
Descripción general de redes neuronales y aprendizaje profundo
Arquitectura básica de los sistemas de IA en el dispositivo
• Hardware para la IA en el Dispositivo
Tipos de dispositivos (teléfonos inteligentes, wearables, sensores IoT)
Componentes clave de hardware (CPUs, GPUs, NPUs)
Consideraciones sobre potencia y energía
• Software para la IA en el Dispositivo
Descripción general de sistemas operativos y plataformas
Introducción a bibliotecas y marcos de aprendizaje automático
Herramientas para la optimización y el despliegue de modelos
• Gestión y Procesamiento de Datos
Recopilación y preprocesamiento de datos en el dispositivo
Gestión de la privacidad y seguridad de los datos
Técnicas para la compresión y gestión de datos
• Construcción de Modelos de IA en el Dispositivo
Selección de modelos para aplicaciones en el dispositivo
Técnicas para el entrenamiento y optimización de modelos
Enfoques para el despliegue y actualización de modelos
• Estudios de Caso y Aplicaciones Industriales
Análisis detallado de aplicaciones existentes de IA en el dispositivo
Historias de éxito de diversas industrias
Desafíos y soluciones en la implementación de IA en el dispositivo
• Tendencias y Desarrollos Futuros
El papel del 5G y la computación en el borde
Avances en hardware y software para la IA en el dispositivo
Nuevos casos de uso y oportunidades emergentes
• Proyecto Práctico
Diseño e implementación de una aplicación simple de IA en el dispositivo
Optimización de modelos de IA para dispositivos objetivo
Pruebas y despliegue de la aplicación
• Conclusión del Curso
Revisión de conceptos y habilidades clave
Discusión sobre el impacto en la industria y direcciones futuras
Recursos para un aprendizaje y desarrollo adicional

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Impartido por

Kumari Ravva

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Materias

Programming