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

Resumen

Explore cómo las plataformas integradas para datos, conectividad y entrega de software por aire resuelven desafíos únicos en el despliegue de IA Edge a través de dispositivos remotos conectados a redes celulares.

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

Asignaturas

Ciencias de la Computación