La guía completa para desarrollar aplicaciones de IA en el dispositivo

Resumen

Vas a aprender a crear aplicaciones de IA en el dispositivo. Las aplicaciones de IA en el dispositivo representan una evolución significativa en la forma en que se implementa y utiliza la inteligencia artificial, permitiendo el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real directamente en el dispositivo del usuario, sin depender de servicios en la nube.

Este avance aprovecha el poder de cálculo creciente de teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos en el borde de la red, creando una poderosa combinación de velocidad, privacidad y funcionalidad que beneficia tanto a los usuarios como a los desarrolladores.

Programa de estudio

• 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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Enseñado por

Kumari Ravva

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Asignaturas

Programación