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Simulation & CBTs: Mixing traditional CBT and low cost simulation in the same...Jose Carlos Diaz
Recientemente, a consecuencia del boom tecnológico que ha revolucionado nuestro sector, hemos podido asistir a una verdadera carrera en los requisitos técnicos de los programas de adiestramiento, en términos de calidad gráfica, técnicas de modelización, número de entidades de simulación que son manejadas, interoperabilidad, capacidades de entrenamiento distribuido y conjunto, usuarios concurrentes y muchas otras características. Toda esta tecnología no sirve de mucho si realmente no se pone al servicio de los diferentes participantes en un programa de adiestramiento con la única finalidad de mejorar el proceso de aprendizaje. Así pues los instructores, alumnos, profesores, ISD, SME, responsables de formación, desarrolladores de los contenidos y muchos otros roles involucrados en un programa de adiestramiento deben poder participar proactivamente en el diseño y desarrollo de cualquier producto de adiestramiento. Muchas veces, lo más importante no es lograr desarrollar un sistema técnicamente muy complejo, sino que la combinación de recursos que participan en el programa de adiestramiento de como fruto una mejora del propio proceso de adiestramiento.
Lograr una meta tan intangible como la descrita produciría una serie de beneficios tangibles tales como:
• Producir profesionales mejor entrenados sin tener para ello que desarrollar nuevos activos de adiestramiento y formación (entendiendo por activos tanto los recursos humanos que intervienen tales como los instructores como los recursos técnicos tales como clases, simuladores, entrenamiento en vivo, courseware, así como el recurso del tiempo disponible para adiestramiento)
• Incrementar el número de efectivos que puede recibir formación
• Mantener o mejorar el nivel de conocimientos de los efectivos a formar
• Racionalizar la producción de nuevos contenidos
Simulation & CBTs: Mixing traditional CBT and low cost simulation in the same...Jose Carlos Diaz
Recientemente, a consecuencia del boom tecnológico que ha revolucionado nuestro sector, hemos podido asistir a una verdadera carrera en los requisitos técnicos de los programas de adiestramiento, en términos de calidad gráfica, técnicas de modelización, número de entidades de simulación que son manejadas, interoperabilidad, capacidades de entrenamiento distribuido y conjunto, usuarios concurrentes y muchas otras características. Toda esta tecnología no sirve de mucho si realmente no se pone al servicio de los diferentes participantes en un programa de adiestramiento con la única finalidad de mejorar el proceso de aprendizaje. Así pues los instructores, alumnos, profesores, ISD, SME, responsables de formación, desarrolladores de los contenidos y muchos otros roles involucrados en un programa de adiestramiento deben poder participar proactivamente en el diseño y desarrollo de cualquier producto de adiestramiento. Muchas veces, lo más importante no es lograr desarrollar un sistema técnicamente muy complejo, sino que la combinación de recursos que participan en el programa de adiestramiento de como fruto una mejora del propio proceso de adiestramiento.
Lograr una meta tan intangible como la descrita produciría una serie de beneficios tangibles tales como:
• Producir profesionales mejor entrenados sin tener para ello que desarrollar nuevos activos de adiestramiento y formación (entendiendo por activos tanto los recursos humanos que intervienen tales como los instructores como los recursos técnicos tales como clases, simuladores, entrenamiento en vivo, courseware, así como el recurso del tiempo disponible para adiestramiento)
• Incrementar el número de efectivos que puede recibir formación
• Mantener o mejorar el nivel de conocimientos de los efectivos a formar
• Racionalizar la producción de nuevos contenidos
For the full video of this presentation, please visit: https://www.edge-ai-vision.com/2022/07/accelerate-tomorrows-models-with-lattice-fpgas-a-presentation-from-lattice-semiconductor/
Hussein Osman, Segment Marketing Director at Lattice Semiconductor, presents the “Accelerate Tomorrow’s Models with Lattice FPGAs” tutorial at the May 2022 Embedded Vision Summit.
Deep learning models are advancing at a dizzying pace, creating difficult dilemmas for system developers. When you begin developing an edge AI system, you select the best available model for your needs. But by the time you’re ready to deploy your product, your original model is obsolete. You’d like to upgrade your model, but your neural network accelerator was designed with previous-generation models in mind and struggles to deliver top performance and efficiency on state-of-the-art models. The solution is hardware that adapts to the needs of whatever algorithms you choose.
Hardware programmability enables Lattice FPGAs to support the latest models and techniques with astounding efficiency, typically consuming less than 200 mW when running visual AI workloads at 30+ frames per second. In this talk, Osman shows how Lattice FPGAs, coupled with our production-proven sensAI solution stack, are being used to quickly develop super-efficient AI implementations that enable groundbreaking features in smart edge devices.