Nueva clase del MIT une al hardware y la inteligencia artificial

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Algunas aplicaciones populares del deep learning son los autos autónomos, la traducción de idiomas y el reconocimiento de imágenes.

Con el nuevo curso Arquitectura de Hardware para el Deep Learning, el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT tiene como objetivo enseñar a los estudiantes las interacciones entre el hardware y la inteligencia artificial (IA), dos disciplinas tradicionalmente separadas.

La nueva clase tiene una larga lista de requisitos previos y cubre temas avanzados, como diseño algorítmico y diseño de hardware, en tan solo unas semanas.

"Estamos comenzando a ver un gran interés de los estudiantes por el lado del hardware del deep learning", señaló Joel Emer, profesor del MIT y científico investigador en la compañía de chips NVidia.

Emer y Vivienne Sze, profesora asociada de Ingeniería Eléctrica e Informática, escribieron un artículo -y tutorial- sobre los avances recientes en el campo. El artículo funciona como el texto base para la clase.

El deep learning es un enfoque de la inteligencia artificial en el que una máquina aprende a realizar tareas mediante el análisis de datos de “entrenamiento”. Algunas aplicaciones populares del deep learning son los autos autónomos, la traducción de idiomas y el reconocimiento de imágenes.

"Las personas están reconociendo la importancia de tener un hardware eficiente para apoyar el deep learning (...). Una de las mayores limitaciones del progreso en este campo es la capacidad de cómputo", añadió Sze.