Diplomado en Arquitecturas Accelerator-Aware y Medición de Rendimiento

2.2 Fundamentos de Diseño para Arquitecturas Aceleradas
2.2 Selección de Hardware y Software para Aceleración
2.3 Modelado y Simulación del Rendimiento
2.4 Técnicas Avanzadas de Optimización del Rendimiento
2.5 Análisis de Cuellos de Botella y Estrategias de Mitigación
2.6 Herramientas y Metodologías de Medición del Rendimiento
2.7 Diseño de Sistemas de Aceleración para Aplicaciones Específicas
2.8 Integración de Aceleración en el Flujo de Trabajo
2.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
2.20 Tendencias Futuras en Arquitecturas Aceleradas

3.3 Fundamentos de la Navegación Naval: Principios básicos.
3.2 Instrumentos de Navegación: Uso y funcionamiento.
3.3 Cartografía Náutica: Interpretación de mapas y cartas.
3.4 Sistemas de Posicionamiento Global (GPS): Funcionamiento y aplicaciones.
3.5 Meteorología Marina: Interpretación de pronósticos y condiciones climáticas.
3.6 Seguridad Marítima: Normas y procedimientos esenciales.
3.7 Legislación Marítima: Marco legal y regulaciones internacionales.
3.8 Primeros Auxilios en el Mar: Técnicas y protocolos.
3.9 Comunicación Naval: Procedimientos de radio y señales.
3.30 Introducción a la Propulsión Naval: Tipos y funcionamiento.

4.4 Conceptos Clave de Diseño de Arquitecturas Aceleradas
4.2 Métricas Esenciales para la Medición del Rendimiento
4.3 Herramientas y Técnicas de Optimización
4.4 Diseño de Sistemas Acelerados: Consideraciones Prácticas
4.5 Análisis de Cuellos de Botella y Estrategias de Mitigación
4.6 Optimización del Rendimiento en Hardware y Software
4.7 Evaluación del Impacto de Diferentes Arquitecturas
4.8 Medición Avanzada del Rendimiento: Técnicas y Métodos
4.9 Estudio de Casos: Análisis de Rendimiento y Optimización
4.40 Tendencias Futuras en Arquitecturas Aceleradas

5.5 Fundamentos de Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
5.5 Arquitectura de una CNN: Capas y Funciones de Activación
5.3 Técnicas de Optimización para CNN: Gradiente Descendente, Adam
5.4 Regularización en CNN: Dropout, L5/L5 Regularization
5.5 Implementación de CNN en Python con TensorFlow/Keras
5.6 Transferencia de Aprendizaje y Ajuste Fino
5.7 Visualización y Análisis de CNN: Activaciones, Mapas de Características
5.8 Evaluación de Modelos CNN: Métricas y Desempeño
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones de CNN en la Industria
5.50 Despliegue de Modelos CNN: Servidores y Optimización

6.6 Métricas de rendimiento esenciales y herramientas de monitoreo
6.2 Análisis de cuellos de botella y optimización de código
6.3 Estrategias de paralelización y uso eficiente de recursos
6.4 Técnicas avanzadas de profiling y debugging
6.5 Optimización de memoria y gestión de datos
6.6 Rendimiento en arquitecturas heterogéneas
6.7 Optimización para diferentes tipos de aceleradores
6.8 Evaluación comparativa y análisis de resultados
6.9 Estrategias de optimización iterativa y continua
6.60 Casos de estudio: optimización en escenarios reales

7.7 Diseño y Optimización de Sistemas de Propulsión Eléctrica Avanzada
7.2 Técnicas Avanzadas de Medición y Análisis del Rendimiento
7.3 Estrategias de Optimización para el Alto Rendimiento
7.4 Diseño de Arquitecturas Aceleradas para la Escalabilidad
7.7 Análisis Comparativo de Métricas de Rendimiento
7.6 Herramientas y Metodologías para la Optimización
7.7 Optimización Específica de Aplicaciones
7.8 Evaluación del Rendimiento y la Eficiencia Energética
7.9 Pruebas y Validaciones en Arquitecturas Aceleradas
7.70 Estudios de Casos: Mejores Prácticas en Optimización