Optimiza modelos de IA: Curso en inglés - ¡Accede gratis y mejora el rendimiento ahora!

Si quieres reducir el tamaño y la carga computacional de tus modelos sin perder precisión, este curso te ofrece las herramientas prácticas necesarias. Basado en técnicas reales de cuantización, poda y destilación, aprenderás a convertir modelos FP32 a BF16 e INT8, implementar cuantización simétrica y asimétrica en Python y preparar modelos para despliegue en dispositivos móviles y IoT.

El contenido combina teoría y práctica con ejemplos aplicables al mundo real, ideal tanto para desarrolladores como para científicos de datos y entusiastas de machine learning que buscan optimizar e implementar modelos eficientes. ¿Listo para acelerar tus modelos y hacerlos desplegables en edge devices? Inscríbete y comienza a optimizar hoy mismo.

Lo que aprenderás:

• Comprender los conceptos clave de Cuantización, Poda (Pruning) y Destilación.
• Conocer y comparar formatos numéricos: FP32, FP16, BFloat16 e INT8.
• Convertir y downcastear parámetros de modelos de FP32 a BF16 e INT8 para compresión eficiente.
• Implementar cuantización simétrica y asimétrica en Python con aplicaciones reales.
• Optimizar modelos para que sean más rápidos y eficientes energéticamente en dispositivos móviles e IoT.
• Preparar modelos para despliegue en edge devices manteniendo el rendimiento.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 30
• Duración: 4 horas aproximadamente

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python (recomendado).
• No se requiere experiencia previa en Inteligencia Artificial.

¿Para quién es este curso?

• Principiantes en machine learning que desean aprender técnicas prácticas de optimización como la cuantización.
• Profesionales y estudiantes de IA que quieren optimizar modelos para despliegue en dispositivos con recursos limitados.

¿Qué esperas para comenzar?

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