Tendencias, desafíos y mejores prácticas para la IA en el edge.

Resumen

Explore tendencias, desafíos y técnicas de optimización para la inferencia de IA en el borde, enfocándose en aplicaciones de visión artificial y abordando las limitaciones de los dispositivos de borde para el procesamiento en tiempo real.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en el Borde
Panorama de la computación de borde con IA
Importancia de la IA en el borde en varias industrias
Introducción a las aplicaciones de visión por computadora
• Tendencias Actuales en IA en el Borde
Avances en hardware para la computación en el borde
Modelos y arquitecturas de IA populares para el borde
Aplicaciones emergentes en visión por computadora
• Desafíos de la IA en el Borde
Limitaciones de los dispositivos de borde (memoria, computación)
Restricciones de procesamiento en tiempo real
Problemas de privacidad y seguridad de los datos
• Mejores Prácticas para la Inferencia de IA en el Borde
Técnicas de optimización para la eficiencia de modelos
Compresión de modelos (cuantización, poda)
Destilación de conocimiento
Herramientas y marcos para el despliegue de IA en el borde
• Aplicaciones de Visión por Computadora en el Borde
Casos de uso en automatización industrial
Cámaras inteligentes y soluciones IoT
Ejemplos de implementación en el mundo real
• Direcciones y Oportunidades Futuras
Posibles avances en hardware de IA en el borde
Avances en modelos de IA para un mejor rendimiento en el borde
Nuevas aplicaciones y mercados para la IA en el borde
• Conclusión y Resumen
Resumen de las tendencias y desafíos clave
Importancia de mantenerse al día con los desarrollos de IA en el borde

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Asignaturas

Charlas de Conferencia