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Temario del curso

Introducción a la IA Periférica y Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA periférica
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana
  • Comparación de estrategias de implementación en el borde frente a la nube

Preparación de Modelos para Implementación Periférica

  • Selección de modelos y evaluación inicial
  • Consideraciones sobre 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 Periférico

  • Métodos de cuantización post-entrenamiento
  • Flujos de trabajo de entrenamiento con conciencia de cuantización
  • Enfoques con precisión mixta (INT8, FP16, etc.)

Aceleración mediante Nano Banana

  • Uso de aceleradores de Nano Banana
  • Integración con ONNX y backends de hardware
  • Medición y evaluación del rendimiento de inferencia acelerada

Implementación en Dispositivos Periféricos

  • Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles
  • Configuración y monitoreo del entorno de ejecución
  • Solución de problemas comunes durante la implementación

Análisis de Perfil de Rendimiento y Compensaciones

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

Mejores Prácticas para el Mantenimiento de Sistemas de IA Periféricos

  • Control de versiones y actualizaciones continuas
  • Gestión de compatibilidad y reversiones de modelos
  • Consideraciones de seguridad e integridad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Científicos de datos
  • Profesionales de MLOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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