DeepLearning.AI
Aprende a desplegar modelos de IA en dispositivos de borde como smartphones, utilizando su poder de cómputo local para una inferencia más rápida y segura. Este curso cubre la conversión de modelos, la cuantización y la integración de dispositivos, equipándote con las habilidades para optimizar y desplegar modelos de IA en miles de millones de dispositivos.
Este curso proporciona una formación integral sobre el despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde, reduciendo la latencia, mejorando la eficiencia y preservando la privacidad. Aprenderás conceptos clave como la captura de gráficos de redes neuronales, la compilación en el dispositivo y la aceleración de hardware. El curso incluye ejercicios prácticos como la conversión de modelos preentrenados de PyTorch y TensorFlow, el despliegue de modelos de segmentación de imágenes en tiempo real y la integración de modelos en aplicaciones Android. Al final del curso, estarás equipado para desarrollar y desplegar modelos de IA en miles de millones de dispositivos, optimizándolos para un rendimiento eficiente en el dispositivo.
Desarrolladores de IA Principiantes
Individuos nuevos en el desarrollo de IA que buscan entender y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
Ingenieros de ML
Ingenieros de Aprendizaje Automático que buscan optimizar y desplegar modelos en dispositivos como smartphones y dispositivos IoT.
Desarrolladores Móviles
Desarrolladores enfocados en aplicaciones móviles que desean integrar modelos de IA en sus aplicaciones para mejorar el rendimiento y las capacidades.
Este curso te equipa con las habilidades para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde, mejorando la eficiencia y preservando la privacidad. Ideal para desarrolladores de IA principiantes, ingenieros de ML y desarrolladores móviles, cubre conceptos clave y ejercicios prácticos para ayudarte a optimizar y desplegar modelos de IA en miles de millones de dispositivos.
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Familiaridad con Python
Conocimientos básicos de PyTorch o TensorFlow
Krishna Sridhar
Krishna Sridhar ha jugado un papel fundamental en el despliegue de más de 1,000 modelos en dispositivos y, con su equipo, ha creado la infraestructura utilizada por más de 100,000 aplicaciones.
Costo
Libre
Duración
Fechas
Ubicación
