IA del Mundo Real - Abordando Desafíos Dinámicos de MLOps para Dispositivos de Borde

Resumen

Únete a nosotros para una exploración perspicaz de cómo las plataformas integradas abordan los desafíos únicos asociados con el despliegue de IA en el Edge a través de dispositivos remotos conectados por celular. Este evento ilustra la importancia de la integración de datos, la conectividad fluida y la eficiente entrega de software por aire para afrontar los desafíos dinámicos de MLOps.

Dirigido por expertos líderes en el campo, este curso ofrece perspectivas valiosas para cualquier persona interesada en el creciente campo de la Inteligencia Artificial y su aplicación en escenarios del mundo real.

Ya seas estudiante o profesional, adquiere el conocimiento necesario para sobresalir en este paisaje en evolución.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en el Edge
Visión general de la Computación en el Edge y la IA
Beneficios y desafíos de la IA en el Edge
• Fundamentos de MLOps
Introducción a los conceptos de MLOps
El ciclo de vida de MLOps
• Plataformas integradas para la IA en el Edge
Integración y gestión de datos
Soluciones de conectividad para dispositivos remotos y celulares
• Diseño de pipelines de datos para dispositivos Edge
Técnicas de recopilación y preprocesamiento de datos
Estrategias de gestión de datos en tiempo real
• Distribución de software Over-the-Air (OTA)
Principios de las actualizaciones OTA para dispositivos Edge
Garantizando la seguridad y confiabilidad en la implementación de software
• Despliegue de modelos de IA en el Edge
Arquitecturas para modelos de IA en el Edge
Herramientas y marcos para la gestión de modelos en el Edge
• Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en el Edge
Métricas de rendimiento y técnicas de monitoreo
Gestión de problemas e incidentes
• Seguridad y cumplimiento en la IA en el Edge
Abordaje de riesgos de seguridad en despliegues en el Edge
Consideraciones legales y regulatorias
• Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
Ejemplos específicos de la industria de IA en el Edge
Lecciones aprendidas de implementaciones exitosas
• Laboratorios prácticos y proyectos
Construcción de una aplicación sencilla de IA en el Edge
Simulación de despliegue Over-the-Air
• Evaluación final y cierre del curso
Revisión de conceptos clave
Tendencias futuras en IA en el Edge y MLOps

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Asignaturas

Ciencias de la Computación