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Temario del curso

Introducción a la IA edge y Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA edge
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana
  • Comparación de estrategias de despliegue edge vs. nube

Preparación de Modelos para Despliegue en Edge

  • Selección de modelos y evaluación de referencia
  • Consideraciones de dependencias y compatibilidad
  • Exportación de modelos para su posterior optimización

Técnicas de Compresión de Modelos

  • Estrategias de poda y esparsidad estructural
  • Compartición de pesos y reducción de parámetros
  • Evaluación del impacto de la compresión

Cuantización para el Rendimiento en Edge

  • Métodos de cuantización post-entrenamiento
  • Flujos de trabajo de entrenamiento consciente de la cuantización
  • Enfoques INT8, FP16 y precisión mixta

Aceleración con Nano Banana

  • Uso de aceleradores Nano Banana
  • Integración de ONNX y backends de hardware
  • Evaluación del rendimiento de inferencia acelerada

Despliegue en Dispositivos Edge

  • Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles
  • Configuración del tiempo de ejecución y monitoreo
  • Resolución de problemas de despliegue

Análisis de Perfilado de Rendimiento y Compromisos

  • Restricciones de latencia, capacidad de procesamiento (throughput) y térmicas
  • Compromisos entre precisión y rendimiento
  • Estrategias de optimización iterativa

Mejores Prácticas para el Mantenimiento de Sistemas IA Edge

  • Versionado y actualizaciones continuas
  • Reversión de modelos y gestión de compatibilidad
  • Consideraciones de seguridad e integridad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Experiencia en desarrollo de modelos con Python
  • Familiaridad con arquitecturas de redes neuronales

Audiencia

  • Ingenieros de ML
  • Científicos de datos
  • Especialistas en MLOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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