Diplomado en Runtimes On-Device (TFLite/ONNX/TensorRT)

2.2 Introducción a los Motores de Inferencia On-Device
2.2 Arquitecturas de Hardware para la Ejecución On-Device
2.3 TFLite: Conceptos Fundamentales y Flujo de Trabajo
2.4 ONNX: Introducción y Compatibilidad
2.5 TensorRT: Aceleración de Modelos en Dispositivos
2.6 Herramientas y Entornos de Desarrollo para la Optimización On-Device
2.7 Desafíos y Limitaciones de la Ejecución On-Device
2.8 Casos de Uso: Aplicaciones de la Optimización On-Device
2.9 Consideraciones de Rendimiento: Latencia, Tamaño y Consumo de Energía
2.20 Mejores Prácticas en el Diseño de Modelos para la Ejecución On-Device

2.2 Fundamentos de la Aerodinámica de Rotores
2.2 Teoría del Elemento de la Pala (Blade Element Theory)
2.3 Modelado del Flujo de Aire en Rotores
2.4 Simulación del Desempeño del Rotor: Herramientas y Métodos
2.5 Parámetros Clave del Desempeño del Rotor: Empuje, Potencia, Eficiencia
2.6 Modelado del Efecto Suelo
2.7 Influencia de las Condiciones Atmosféricas en el Desempeño del Rotor
2.8 Análisis de Estabilidad y Control de Rotores
2.9 Validación de Modelos de Rotor: Comparación con Datos Experimentales
2.20 Diseño y Optimización de la Forma de las Palas del Rotor

3.3 Fundamentos del Modelado de Rotores
3.2 Parámetros Clave de Diseño de Rotores
3.3 Simulación del Flujo Aerodinámico
3.4 Análisis de Carga y Esfuerzos
3.5 Evaluación del Rendimiento del Rotor
3.6 Optimización de la Geometría del Rotor
3.7 Modelado Acústico y Vibraciones
3.8 Análisis de Fallos y Fiabilidad
3.9 Estudios de Casos de Modelado de Rotores
3.30 Herramientas y Software de Modelado

4.4 Modelado y simulación de rotores para dispositivos
4.2 Optimización de modelos para rendimiento en dispositivos móviles
4.3 TFLite, ONNX y TensorRT: herramientas clave
4.4 Cuantización y optimización de precisión
4.5 Diseño de modelos para baja latencia y consumo de energía
4.6 Evaluación comparativa y análisis de rendimiento
4.7 Técnicas de optimización específicas para plataformas móviles
4.8 Despliegue y monitorización de modelos optimizados
4.9 Estudio de casos: ejemplos prácticos de optimización
4.40 Tendencias futuras en la optimización on-device

5.5 Introducción a los entornos de ejecución On-Device
5.5 Flujos de trabajo de inferencia en dispositivos
5.3 Consideraciones de rendimiento en dispositivos
5.4 Introducción al modelado de rotores
5.5 Conceptos clave del modelado de rotores
5.6 Herramientas y software de modelado de rotores
5.7 Metodologías de optimización de modelos
5.8 Introducción a TFLite, ONNX y TensorRT
5.9 Flujos de trabajo de optimización con TFLite, ONNX y TensorRT
5.50 Casos de estudio: Implementación de modelos en dispositivos

6.6 Introducción a la Optimización On-Device y su Importancia
6.2 Fundamentos de TFLite: Conversión y Cuantización
6.3 Fundamentos de ONNX: Intercambio de Modelos
6.4 Fundamentos de TensorRT: Aceleración de Inferencias
6.5 Flujos de Trabajo para la Optimización On-Device
6.6 Herramientas y Entornos de Desarrollo
6.7 Estrategias para la Selección de Modelos
6.8 Consideraciones de Hardware y Plataforma
6.9 Métricas de Rendimiento y Evaluación
6.60 Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos

2.6 Aerodinámica de Rotores: Fundamentos
2.2 Teoría del Elemento de Palas (BEM)
2.3 Modelado de Flujo Computacional (CFD) para Rotores
2.4 Análisis de Estabilidad y Control
2.5 Métodos de Optimización de Diseño de Rotores
2.6 Diseño Aerodinámico de Palas Avanzado
2.7 Modelado de Efectos de Suelo
2.8 Modelado de Interacción Rotor-Vortex
2.9 Software de Simulación de Rotores
2.60 Estudio de Casos: Aplicaciones Específicas

3.6 Introducción a la Cinética del Rotor y Dinámica de Vuelo
3.2 Análisis del Desempeño en Condiciones de Vuelo Estacionario
3.3 Modelado del Rendimiento en Ascenso y Descenso
3.4 Análisis de las Curvas de Rendimiento
3.5 Diseño y Evaluación de Sistemas de Control
3.6 Optimización de la Distribución de Carga en las Palas
3.7 Consideraciones de Ruido y Vibración
3.8 Simulación del Desempeño en Diferentes Condiciones Ambientales
3.9 Pruebas en Túnel de Viento y Validación de Modelos
3.60 Análisis Comparativo de Diferentes Diseños de Rotores

4.6 Introducción a la Optimización de Rotores para Dispositivos
4.2 Selección de Plataformas y Hardware
4.3 Técnicas de Cuantización y Compresión de Modelos
4.4 Implementación de Modelos en TFLite, ONNX y TensorRT
4.5 Ajuste Fino y Optimización del Rendimiento
4.6 Evaluación del Impacto en el Rendimiento
4.7 Análisis de la Latencia y el Uso de Memoria
4.8 Implementación de Modelos en Tiempo Real
4.9 Estudio de Casos: Optimización para Dispositivos Específicos
4.60 Herramientas de Perfilado y Depuración

5.6 Introducción a la Implementación On-Device
5.2 Integración de Modelos en Entornos de Desarrollo
5.3 Uso de APIs y Frameworks de Implementación
5.4 Técnicas de Afinamiento para Diferentes Arquitecturas
5.5 Optimización de la Eficiencia Energética
5.6 Consideraciones de Seguridad y Privacidad
5.7 Implementación de Actualizaciones de Modelos
5.8 Monitoreo y Gestión del Rendimiento en Producción
5.9 Estudio de Casos: Implementación en Aplicaciones Reales
5.60 Mejores Prácticas y Consejos para la Implementación

6.6 Consideraciones de Diseño para Dispositivos Móviles
6.2 Técnicas de Reducción de Complejidad de Modelos
6.3 Optimizaciones Específicas para CPUs y GPUs Móviles
6.4 Uso de Compilación y Aceleración Hardware
6.5 Optimización de la Eficiencia Energética en Dispositivos Móviles
6.6 Técnicas de Cuantización y Compresión
6.7 Evaluación del Rendimiento y Métricas de Optimización
6.8 Estudio de Casos: Modelado para Diferentes Dispositivos Móviles
6.9 Integración con Frameworks de Machine Learning Móvil
6.60 Pruebas y Validación en Dispositivos Móviles

7.6 Introducción a la Optimización On-Device
7.2 Flujos de Trabajo con TFLite
7.3 Flujos de Trabajo con ONNX
7.4 Flujos de Trabajo con TensorRT
7.5 Selección de Modelos y Arquitecturas
7.6 Técnicas de Cuantización y Compresión
7.7 Optimización para Diferentes Hardware
7.8 Métricas de Rendimiento y Evaluación
7.9 Estudio de Casos: Implementación en Diferentes Plataformas
7.60 Herramientas y Frameworks de Optimización

8.6 Fundamentos de Optimización On-Device Avanzada
8.2 Optimización con TFLite
8.3 Optimización con ONNX
8.4 Optimización con TensorRT
8.5 Tuning de Hiperparámetros
8.6 Técnicas de Pruning y Sparsity
8.7 Optimización para Hardware Específico
8.8 Estrategias de Deployment y Gestión
8.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Avanzadas
8.60 Tendencias Futuras en Optimización On-Device

7.7 Introducción a los Runtimes On-Device
7.2 Arquitecturas de hardware para inferencia en el borde
7.3 Flujos de trabajo de modelado y optimización
7.4 Introducción a TFLite, ONNX y TensorRT
7.7 Selección de modelos y datasets
7.6 Métricas de rendimiento: latencia, precisión, tamaño
7.7 Consideraciones de energía y memoria
7.8 Fundamentos de la cuantización
7.9 Técnicas de compresión de modelos
7.70 Herramientas y entornos de desarrollo