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Temario del curso

Introducción a TensorFlow Lite

  • Descripción general de TensorFlow Lite y su arquitectura
  • Comparación con TensorFlow y otros marcos de IA en el borde
  • Beneficios y desafíos de usar TensorFlow Lite para IA en el borde
  • Estudios de caso de TensorFlow Lite en aplicaciones de IA en el borde

Configuración del entorno de TensorFlow Lite

  • Instalación de TensorFlow Lite y sus dependencias
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Introducción a las herramientas y bibliotecas de TensorFlow Lite
  • Ejercicios prácticos para la configuración del entorno

Desarrollo de modelos de IA con TensorFlow Lite

  • Diseño y entrenamiento de modelos de IA para implementación en el borde
  • Conversión de modelos de TensorFlow al formato de TensorFlow Lite
  • Optimización de modelos para rendimiento y eficiencia
  • Ejercicios prácticos para el desarrollo y conversión de modelos

Implementación de modelos de TensorFlow Lite

  • Implementación de modelos en diversos dispositivos de borde (por ejemplo, teléfonos inteligentes, microcontroladores)
  • Ejecución de inferencias en dispositivos de borde
  • Resolución de problemas de implementación
  • Ejercicios prácticos para la implementación de modelos

Herramientas y técnicas para la optimización de modelos

  • Cuantización y sus beneficios
  • Técnicas de poda y compresión de modelos
  • Utilización de las herramientas de optimización de TensorFlow Lite
  • Ejercicios prácticos para la optimización de modelos

Construcción de aplicaciones prácticas de IA en el borde

  • Desarrollo de aplicaciones reales de IA en el borde usando TensorFlow Lite
  • Integración de modelos de TensorFlow Lite con otros sistemas y aplicaciones
  • Estudios de caso de proyectos exitosos de IA en el borde
  • Proyecto práctico para construir una aplicación práctica de IA en el borde

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con TensorFlow
  • Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
  • Profesionales de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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