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Temario del curso

Fundamentos de los pipelines de TinyML

  • Visión general de las etapas del flujo de trabajo de TinyML
  • Características del hardware de borde
  • Consideraciones para el diseño del pipeline

Recopilación y preprocesamiento de datos

  • Recopilación de datos estructurados y de sensores
  • Estrategias de etiquetado y aumentación de datos
  • Preparación de conjuntos de datos para entornos limitados

Desarrollo de modelos para TinyML

  • Selección de arquitecturas de modelos para microcontroladores
  • Flujos de trabajo de entrenamiento usando marcos de ML estándar
  • Evaluación de indicadores de rendimiento del modelo

Optimización y compresión de modelos

  • Técnicas de cuantización
  • Poda y compartición de pesos
  • Equilibrio entre precisión y límites de recursos

Conversión y empaquetado de modelos

  • Exportación de modelos a TensorFlow Lite
  • Integración de modelos en cadenas de herramientas embebidas
  • Gestión del tamaño del modelo y restricciones de memoria

Despliegue en microcontroladores

  • Grabación de modelos en objetivos de hardware
  • Configuración de entornos de tiempo de ejecución
  • Pruebas de inferencia en tiempo real

Monitoreo, pruebas y validación

  • Estrategias de prueba para sistemas TinyML desplegados
  • Depuración del comportamiento del modelo en el hardware
  • Validación del rendimiento en condiciones de campo

Integración del pipeline completo de extremo a extremo

  • Construcción de flujos de trabajo automatizados
  • Control de versiones de datos, modelos y firmware
  • Gestión de actualizaciones e iteraciones

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
  • Experiencia en programación embebida
  • Familiaridad con flujos de trabajo de datos basados en Python

Público objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de software
  • Expertos en sistemas embebidos
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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Inversión

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