La IA embebida está presente en todo tipo de sistemas de consumo e industriales. ¿Cuánto sabe sobre técnicas y herramientas de IA embebida? Responda a este cuestionario de 7 preguntas para descubrirlo.
Pregunta 1/7
¿Cuál es un desafío clave cuando se despliegan aplicaciones de IA en dispositivos embebidos?
Pregunta 4/7
Está trabajando con un microcontrolador con recursos limitados y necesita implementar un modelo de IA entrenado de manera eficiente en poco tiempo. ¿Cuál es el mejor procedimiento?
Pregunta 5/7
Desea acelerar un modelo de Deep Learning para desplegarlo en una GPU NVIDIA®. ¿Cuál es la estrategia más adecuada?
Pregunta 6/7
¿Cómo se puede incorporar un modelo entrenado de PyTorch® o TensorFlow™ a MATLAB® para realizar una implementación integrada?
Pregunta 7/7
¿Qué técnica se puede utilizar para reducir el tamaño de modelos de IA como preparación para despliegue embebido?
Calificación:
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Buen intento.
Obtenga más información sobre modelado, simulación y despliegue de IA en sistemas embebidos.
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Bien hecho.
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Tiene dominio del tema.
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Respuestas
- ¿Cuál es un desafío clave cuando se despliegan aplicaciones de IA en dispositivos embebidos? Limitaciones de memoria y recursos de cálculo
- ¿Cuál es la principal diferencia entre IA embebida e IA en edge? La IA embebida se ejecuta en hardware con recursos limitados, mientras que la IA en edge puede incluir dispositivos locales más potentes
- ¿Cuál es el principal objetivo de tinyML? Posibilitar el uso de Machine Learning en dispositivos con recursos limitados
- Está trabajando con un microcontrolador con recursos limitados y necesita implementar un modelo de IA entrenado de manera eficiente en poco tiempo. ¿Cuál es el mejor procedimiento? Utilizar una herramienta de generación de código, como MATLAB Coder, para generar automáticamente código C o C++ optimizado para el microcontrolador
- Desea acelerar un modelo de Deep Learning para desplegarlo en una GPU NVIDIA. ¿Cuál es la estrategia más adecuada? Utilizar una herramienta como GPU Coder o TensorRT capaz de generar código CUDA o implementar modelos optimizados directamente en la GPU
- ¿Cómo se puede incorporar un modelo entrenado de PyTorch o TensorFlow a MATLAB para realizar una implementación integrada? Utilizar las herramientas de importación proporcionadas por MATLAB para convertir los modelos
- ¿Qué técnica se puede utilizar para reducir el tamaño de modelos de IA como preparación para despliegue embebido? Cuantización
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