Aprendizaje Federado e IA en el Borde

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de AI y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la inteligencia artificial en el borde.
• Desplegar modelos de AI optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando inteligencia artificial en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de AI para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

"6G y el Borde Inteligente" es un curso prospectivo que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas de IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para respaldar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación que aprovechen la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde e IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con baja latencia y alto ancho de banda.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde escalables, seguras y resilientes listas para 6G.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios de diseño de arquitectura aplicada.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que desean dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos edge y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA en el edge.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas de vanguardia del Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de IA a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los algoritmos de Aprendizaje Federado para mejorar el rendimiento.
• Gestionar las distribuciones de datos no-IID en el Aprendizaje Federado.
• Escalar los sistemas de Aprendizaje Federado para implementaciones a gran escala.
• Afrontar las consideraciones de privacidad, seguridad y ética en escenarios avanzados de Aprendizaje Federado.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (online o en sitio) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resilientes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos perimetrales.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de bordes de red (edge) y centros de datos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para Cambricon MLUs.
• Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con funciones de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Práctica directa con BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos donde los recursos de cómputo y memoria son limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros mediante MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con recursos limitados de cómputo y memoria.
• Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de implementación en vivo en hardware virtual o físico de borde.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolastecnológicos, especialistas en IoT e ingenieros de IA de nivel principiante a intermedio que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para el cultivo inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
• Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos del Aprendizaje Federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del Aprendizaje Federado.
• Implementar algoritmos básicos de Aprendizaje Federado.
• Dar cuenta de las preocupaciones sobre la privacidad de los datos utilizando el Aprendizaje Federado.
• Integrar el Aprendizaje Federado en los flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Peru (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en finanzas.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado para aplicaciones financieras que preservan la privacidad.
• Analizar datos financieros de forma colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios financieros reales, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o en sus instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el aprendizaje federado a escenarios de atención médica, garantizando la privacidad de los datos y una colaboración eficaz entre instituciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel del aprendizaje federado en la atención médica.
• Implementar modelos de aprendizaje federado asegurando la privacidad de los datos del paciente.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de atención médica.
• Aplicar el aprendizaje federado a estudios de caso reales en el sector de la salud.

Esta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y edge computing.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y edge computing.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento de IA descentralizado.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar el Aprendizaje Federado para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad utilizando técnicas de Aprendizaje Federado.
• Abordar los desafíos de la privacidad de datos en el entrenamiento de IA descentralizado.
• Aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de IA y datos que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático que preservan la privacidad y colaboración de IA a través de fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave y las ventajas del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado en colaboraciones sensibles a los datos.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en el sector salud y financiero.