Resumen

El desarrollo efectivo del entrenamiento de expansión física se beneficia del rápido desarrollo de la tecnología informática, especialmente la integración de Edge Computing (EC) y la tecnología de Inteligencia Artificial (IA). El entrenamiento de expansión física se basa principalmente en la forma colectiva, y cómo mejorar la calidad del entrenamiento para lograr resultados se ha convertido en el foco de atención de todos. Como tecnología representativa en el campo de la IA, el aprendizaje profundo y el EC evolucionan a partir de la tecnología tradicional de computación en la nube y se aplican bien al entrenamiento de expansión física. Los métodos tradicionales de EC tienen problemas como el alto costo de computación y el largo tiempo de computación. En este documento, se introduce la tecnología de aprendizaje profundo para optimizar los métodos de EC. El ciclo de EC se establece a través de la topología del Internet de las Cosas (IoT) para obtener la velocidad de carga de datos. El modelo CNN (Red Neuronal Convolucional) introduce la tecnología de aprendizaje profundo de refuerzo, implementa c

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Desarrollo; Formación en expansión física; Edge Computing (EC); Inteligencia Artificial (IA); Aprendizaje profundo; IoT (Internet de las Cosas)
• Keywords:Development; Physical expansion training; Edge Computing (EC); Artificial Intelligence (AI); Deep learning; IoT (Internet of Things)