IA embebida y Edge

Esta serie de vídeos introduce la IA embebida y Edge, donde los modelos entrenados se ejecutan directamente en dispositivos locales, entre ellos dispositivos edge o sistemas embebidos, en lugar de depender de la nube. Descubra cómo este enfoque genera respuestas más rápidas, reduce el uso del ancho de banda, mejora la privacidad de los datos y aumenta la fiabilidad incluso cuando las conexiones de red son inestables.

Descubra cómo el desarrollo de IA para sistemas embebidos y edge difiere del despliegue en la nube. Aunque el flujo de trabajo fundamental es similar, se debe prestar especial atención a la optimización de los modelos para dispositivos con recursos limitados. Los vídeos cubren estrategias prácticas como poda, cuantización y proyección para ayudar a que los modelos se ajusten y funcionen de manera eficiente en el hardware objetivo. A través de ejemplos prácticos, observe cómo los modelos de redes neuronales pueden comprimirse, a veces en más del 90%, sin sacrificar precisión, lo que permite llevar prestaciones avanzadas de IA a dispositivos con recursos limitados.