Inteligencia artificial en la PC

Módulo 1

En esta clase se presentan los aspectos básicos de IA:

  • Aplicaciones de IA y maneras en que puede transformar las industrias
  • Comparación entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Terminología básica del aprendizaje profundo

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Módulo 2

En esta clase se analiza cómo se utiliza el hardware de Intel para IA. Los temas incluyen:

  • La visión de Intel para IA en hardware y software de PC
  • Cómo diferente hardware aborda varias tareas de IA, como entrenamiento e inferencia
  • El ecosistema de análisis, que está conformado por kits de herramientas, bibliotecas, soluciones y hardware

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Módulo 3

En esta clase se enseña sobre los marcos de aprendizaje profundo y se ofrece:

  • Una descripción general de los marcos para el aprendizaje automático
  • Una introducción a TensorFlow y a conceptos centrales, como sesiones y gráficos computacionales.
  • Instrucciones para crear y ejecutar un gráfico computacional simple en Python*

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Módulo 4

Esta clase explica el flujo de trabajo integral de entrenamiento de IA. Los temas incluyen:

  • Cómo limpiar, normalizar y optimizar un conjunto de datos.
  • Un ejemplo de cómo entrenar un modelo de red neuronal de GoogLeNet Inception 
  • Cómo evaluar un modelo entrenado y ponerlo a prueba en cuanto a precisión y desempeño

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Módulo 5

Esta clase presenta las dificultades de la inferencia de IA en el perímetro Los temas incluyen:

  • Qué es la informática en el perímetro y cómo influenciará a la tecnología moderna
  • La importancia de la inferencia en el perímetro y por qué la requieren los mercados emergentes

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Módulo 6

En esta clase se presenta cómo utilizar el Aprendizaje automático de Windows para acelerar el desarrollo de IA. Los temas incluyen:

  • Los beneficios de utilizar Aprendizaje automático de Windows para la inferencia en el perímetro
  • Cómo mejorar el desempeño utilizando los marcos más populares con modelos ONNX
  • Cómo la pila del Aprendizaje automático de Windows puede mejorar el desempeño de los modelos de IA en los gráficos integrados

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Módulo 7

En esta clase se presenta Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit y cómo utilizarlo para ejecutar inferencia en el perímetro. Información sobre:

  • Las diferentes partes y ventajas del uso del kit de herramientas
  • Cómo utilizar el Optimizador de modelos para mejorar la topología de modelos de las redes preentrenadas 
  • Cómo utilizar el motor de inferencia para ejecutar diferentes tipos de hardware

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Módulo 8

Complete este curso con una revisión de temas anteriores, entre ellos:

  • De qué manera el hardware, los kits de herramientas y las soluciones de Intel permiten que los desarrolladores creen aplicaciones para IA en la PC
  • Por qué la colaboración de Intel con Microsoft* mejora el desempeño del aprendizaje profundo para las PC a través del Aprendizaje automático de Windows
  • Una introducción a Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit para usar marcos de aprendizaje profundo para potentes aplicaciones de IA

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