Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Aprendizaje profundo para dispositivos pequeños

Anudeepsekhar Bolimera

La charla tiene como objetivo proporcionar una revisión oportuna del campo de rápido crecimiento de las tecnologías de aprendizaje profundo e inteligencia artificial para dispositivos móviles. Permitir el aprendizaje profundo en dispositivos móviles proporciona varias ventajas, como la privacidad de los datos y tiempos de respuesta más rápidos. Si bien los paradigmas de computación tradicionales se basan principalmente en la computación en la nube y la conectividad a la nube, los avances recientes en el campo han permitido numerosas aplicaciones móviles. Los dispositivos móviles están limitados por consideraciones de tamaño, peso, área y potencia, y también por sus capacidades computacionales. Al abordar ciertos desafíos clave en la implementación del aprendizaje profundo en dispositivos móviles, el autor tiene como objetivo presentar las técnicas y algoritmos de vanguardia actuales en su relación con las optimizaciones de algoritmos que simplifican el cálculo al tiempo que conservan la precisión del rendimiento. También pretenden presentar brevemente varias aplicaciones de estos algoritmos en industrias, que van desde la robótica y la atención médica hasta la conducción autónoma y la defensa, apoyándolos con implementaciones y evaluaciones comparativas.