Se estudian metodologías y técnicas para diseñar, entrenar y optimizar modelos de inteligencia artificial destinados a ejecutarse en dispositivos embebidos y sistemas con recursos limitados, incluyendo aspectos de hardware-software, inferencia en el edge, eficiencia energética y validación. Como posgrado dirigido a profesionales de ingeniería, informática o áreas afines, profundiza en integración, despliegue y evaluación de soluciones embebidas aplicables en IoT, robótica, automoción, dispositivos médicos y en actividades de desarrollo e investigación en empresas y centros tecnológicos.
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A distancia · 2 años · Magister de la Universidad de Buenos Aires en Inteligencia Artificial Embebida
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