EdgeAI for Beginners: curso introductorio de IA en el edge publicado por Microsoft

• Curso gratuito y de código abierto para aprender paso a paso la tecnología de ejecutar modelos de IA directamente en dispositivos edge
• El objetivo es ejecutar modelos de IA directamente en el dispositivo y no en la nube para lograr mínima latencia, protección de la privacidad, reducción de costos y menor dependencia de la red
• Los estudiantes pueden completar proyectos prácticos como despliegue de SLM, construcción de sistemas multiagente, implementación de pipelines RAG locales y model routing, mientras aprenden técnicas de despliegue en entornos Windows, móviles, embebidos e híbridos
• Explica de forma práctica cómo mejorar el rendimiento con herramientas clave de optimización como Llama.cpp, Microsoft Olive, OpenVINO y Apple MLX (hasta 85% de mejora en velocidad y 75% de reducción del tamaño del modelo)
• Currículum (tiempo estimado total: 36–45 horas)
  • 0. Introducción a EdgeAI y objetivos de aprendizaje (introductorio: 1–2 horas)
  • 1. Conceptos básicos y casos de uso de IA en el edge (básico: 3–4 horas)
  • 2. Estructura y familias de modelos SLM (básico: 4–5 horas)
  • 3. Prácticas de despliegue local y en la nube (intermedio: 4–5 horas)
  • 4. Toolkit de optimización de modelos (Llama.cpp, etc.) (intermedio: 5–6 horas)
  • 5. SLMOps y fine-tuning (avanzado: 5–6 horas)
  • 6. Agentes de IA y Function Calling (avanzado: 4–5 horas)
  • 7. Implementación multiplataforma (avanzado: 3–4 horas)
  • 8. Proyecto de ejemplo Foundry Local (experto: 8–10 horas)