Resumen
Aprenderás a desarrollar aplicaciones de IA en dispositivos con JavaScript y a implementar aplicaciones de IA en varios dispositivos.
Programa de estudio
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- Introducción a la IA en el dispositivo
-- Visión general de la IA y el Aprendizaje Automático
-- Importancia de la IA en el dispositivo
-- Beneficios sobre la IA basada en la nube
- Fundamentos de la tecnología de IA en el dispositivo
-- Requisitos de hardware y software
-- Dispositivos de borde: smartphones, tabletas y dispositivos IoT
-- Restricciones de rendimiento y recursos
- Diseño de modelos de IA en el dispositivo
-- Selección de modelos para aplicaciones en el dispositivo
-- Técnicas para optimizar el rendimiento del modelo
-- Compresión y cuantización de modelos
- Herramientas y marcos de desarrollo
-- Introducción a TensorFlow Lite
-- Visión general de Core ML para iOS
-- Conceptos básicos de PyTorch Mobile
- Implementación de IA en el dispositivo
-- Configuración del entorno de desarrollo
-- Construcción y despliegue de modelos de IA
-- Integración de modelos de IA con aplicaciones móviles
- Procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones
-- Manejo de datos localmente en los dispositivos
-- Inferencia y retroalimentación en tiempo real
-- Consideraciones de privacidad y seguridad
- Aplicaciones prácticas y casos de uso
-- Procesamiento de imágenes y videos
-- Procesamiento del lenguaje natural en el dispositivo
-- Mejoras de AR y VR con IA
- Pruebas y depuración de aplicaciones de IA en el dispositivo
-- Pruebas unitarias e integrales
-- Perfilado y monitoreo de rendimiento
-- Solución de problemas y errores comunes
- Tendencias y desarrollos futuros
-- Avances en la computación en el borde
-- Potencial de la IA en tecnologías emergentes
-- El panorama evolutivo de la IA móvil
- Cierre del curso y trabajo en proyectos
-- Resumen de los conceptos clave
-- Proyecto final: Construcción de una aplicación de IA en el dispositivo
-- Recursos para el aprendizaje continuo
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