TinyML para aplicaciones de IoT

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.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos de borde con recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de borde.
• Implementar, probar y supervisar aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos e experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está orientada a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas y escenarios de implementación de edge computing y cloud computing.
• Implementar soluciones de computación en el borde para mantenimiento predictivo y toma de decisiones en tiempo real.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y ajustar entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones IoT.
• Implementar procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integrar Edge AI con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en Edge AI para IoT.

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 y dirigida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las restricciones de memoria.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para un despliegue de baja latencia y eficiente en memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda (pruning) y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas comparativas de modelos TinyML en cuanto a latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos edge.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones a cargo del instructor acompañadas de demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados, operando en el borde de la red.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean asegurar las tuberías de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA periférica.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad únicos para la inferencia de TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA periférica.
• Fortalecer los modelos TinyML y los sistemas embebidos contra amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias atractivas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en <ubic> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo y plataformas integradas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen integrar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos de TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar tuberías de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos existentes de control robótico.
• Desplegar y probar modelos de inteligencia ligera (AI) en plataformas de hardware integrado.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Prácticas de laboratorio centradas en tareas de robótica integrada.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de la organización, se puede solicitar una personalización.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que desean implementar técnicas de TinyML para aplicaciones potenciadas por IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA edge.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un bajo consumo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para la monitorización y aplicaciones diagnósticas en el ámbito de la salud.

Después de completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias acompañadas de demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica manual con datos de dispositivos portátiles y marcos de trabajo de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una formación personalizada que se ajuste a dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es un enfoque de aprendizaje automático optimizado para dispositivos pequeños y con recursos limitados.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel principiante e intermedio que desean construir aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al finalizar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Recopilar y preparar datos para proyectos de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos pequeños de aprendizaje automático para entornos de microcontrolador.
• Implementar modelos TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos completos de IA embebida de principio a fin.

Formato del curso

• Presentaciones del instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación práctica.
• Trabajo de proyectos en laboratorio con hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitación personalizada adaptada a tu hardware específico o caso de uso, por favor contáctanos para organizarla.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados en el campo.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está diseñada para profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que mejoren la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:

• Crear e implementar modelos TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar IA en el borde (edge AI) en ecosistemas de IoT para el monitoreo automatizado de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para el riego de precisión, la detección de plagas y el análisis ambiental.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica con conjuntos de datos reales y dispositivos físicos.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio apoyado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener una formación adaptada a sistemas agrícolas específicos, contáctenos para personalizar el programa.