Dominando la IA en el Borde

Dominando la IA en el Borde

Índice

1. Introducción al Webinar
2. Anuncios y Instrucciones
3. Presentación de Hoy: "Comenzar con la Inferencia de IA en el Borde"
   • 3.1 Visión General
   • 3.2 Importancia del Aprendizaje frente a la Inferencia
   • 3.3 Aplicaciones de IA en la Actualidad
   • 3.4 Arquitectura de Funcionamiento
   • 3.5 Entrenamiento vs. Inferencia
4. Características Clave del Chip Intel Movidius Myriad
   • 4.1 Rendimiento y Consumo de Energía
   • 4.2 Operaciones de Inferencia
   • 4.3 Versiones y Factores de Forma
5. Herramientas y Soluciones de Intel
   • 5.1 Vinilo: Una Herramienta Intuitiva
   • 5.2 Integración con OpenVINO Toolkit
   • 5.3 Compatibilidad con Diversas Plataformas
6. Beneficios de la Aceleración de IA en el Borde
   • 6.1 Mejora del Rendimiento
   • 6.2 Reducción del Costo y Consumo Energético
7. Comparación de Rendimiento en Aplicaciones Específicas
   • 7.1 Ventajas en el Sector Minorista
   • 7.2 Mejoras en Transporte y Logística
8. Q&A: Preguntas y Respuestas
   • 8.1 Integración de la IA en Organizaciones
   • 8.2 Mantenimiento de Algoritmos Pre-Cargados
   • 8.3 Experiencia de Codificación para Usuarios de iVinilo
   • 8.4 Modelos de Negocio de Innodisc para Soluciones de IA
   • 8.5 Comparación de Desempeño con Algoritmos de Detección de Objetos
   • 8.6 Precios y Modelos de Costos
   • 8.7 Tamaño de Marco para la Detección de Objetos y Reconocimiento de Placas
9. Conclusión y Agradecimientos

Introducción al Webinar

¡Hola a todos! Bienvenidos a este seminario web sobre inferencia de IA en el borde, presentado por Tech Online y patrocinado por Innodisc. Soy Chris Keach y seré su moderador hoy.

Anuncios y Instrucciones

Antes de comenzar, permítanme hacer algunas breves anotaciones. Las diapositivas avanzarán automáticamente durante el evento, y también pueden descargar una copia haciendo clic en el icono de la carpeta verde en la parte inferior de su pantalla. Para participar en la sesión de preguntas y respuestas, simplemente escriban sus preguntas en el área de texto a la derecha de la ventana de presentación y luego hagan clic en enviar.

Presentación de Hoy: "Comenzar con la Inferencia de IA en el Borde"

Para iniciar, vamos a explorar la diferencia entre el entrenamiento y la inferencia en el contexto de la IA, así como las características clave del chip Intel Movidius Myriad. También discutiremos las aplicaciones actuales de la IA y cómo se están implementando en diversos sectores.

🚀 Visión General Comenzaremos con una visión general de la inferencia de IA en el borde y su importancia en el panorama actual de la tecnología.

🔍 Importancia del Aprendizaje frente a la Inferencia Exploraremos las diferencias entre el proceso de entrenamiento de modelos de IA y la inferencia de datos en tiempo real.

🌐 Aplicaciones de IA en la Actualidad Analizaremos las diversas aplicaciones de la IA en sectores como vehículos autónomos, atención médica inteligente, hogares inteligentes y más.

🛠️ Arquitectura de Funcionamiento Profundizaremos en la arquitectura subyacente que permite la inferencia de IA en el borde, desde los centros de datos hasta los dispositivos periféricos.

📊 Entrenamiento vs. Inferencia Compararemos los procesos de entrenamiento de modelos de IA con la inferencia de datos en el contexto del consumo de recursos y la eficiencia operativa.

Características Clave del Chip Intel Movidius Myriad

Pasemos ahora a discutir las características esenciales del chip Intel Movidius Myriad y cómo supera a sus predecesores en rendimiento y eficiencia.

💡 Rendimiento y Consumo de Energía Analizaremos cómo el chip Myriad ofrece un rendimiento hasta 10 veces mayor que su generación anterior, al tiempo que reduce el consumo de energía.

🔋 Operaciones de Inferencia Exploraremos la capacidad del chip para realizar operaciones de inferencia con una eficiencia sin precedentes, incluyendo el procesamiento de miles de millones de operaciones por segundo.

💻 Versiones y Factores de Forma Presentaremos las diferentes versiones y factores de forma del chip, destacando su versatilidad y aplicaciones potenciales en una variedad de dispositivos.

(Continuará...)