5G e IoT

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y evaluar el comportamiento, el alcance y la implementación de las redes 5G en entornos técnicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Analizar el comportamiento de las redes 5G en entornos distribuidos (clusters).
• Comprender el entorno de RF específico de la tecnología 5G.
• Evaluar casos reales de implementación de 5G en otros países.
• Evaluar las capacidades y limitaciones de cobertura de la red 5G.
• Interpretar y analizar los parámetros de calidad de la red 5G a nivel técnico.

5G es la quinta generación de tecnología de redes móviles que permite velocidades más rápidas, menor latencia y conexiones más confiables en una amplia gama de aplicaciones.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes técnicos de nivel intermedio que desean comprender los fundamentos, la arquitectura y las implicaciones empresariales de las redes 5G.

Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán el conocimiento y las habilidades para:

• Comprender los conceptos clave y la evolución de la tecnología 5G.
• Identificar los componentes principales y la arquitectura de las redes 5G.
• Reconocer las diferencias entre 4G LTE y 5G en términos de rendimiento y diseño.
• Evaluar casos de uso y aplicaciones de 5G en diversas industrias.
• Analizar estrategias de implementación de 5G y consideraciones regulatorias.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusión en grupo.
• Estudios de casos y ejercicios basados en escenarios.
• Exploración práctica de la arquitectura de redes 5G mediante demostraciones en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Este curso puede adaptarse para centrarse en aplicaciones específicas de la industria o contextos regionales de implementación de 5G, según sea necesario.

El 6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, ubicado para transformar los ecosistemas del IoT a través de una conectividad ultra rápida, detección avanzada y capacidades de IA integradas.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los estudiantes adquiriran la capacidad para:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales detrás del 6G.
• Evaluar cómo el 6G remodelará la comunicación y la arquitectura de dispositivos del IoT.
• Evaluar casos de uso del IoT habilitados por 6G en diversas industrias.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades 6G en soluciones existentes de IoT.

Formato del Curso

• Conferencias enfocadas en conceptos combinadas con discusión experta.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios de ingeniería clave.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para versiones personalizadas de esta capacitación alineadas con el plan tecnológico de tu organización, contáctanos para coordinar.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la manera en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Las tasas de generación de datos gubernamentales y el archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados al ciudadano. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, también lo hacen la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de esta información. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener conocimientos valiosos a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, comprendiendo que la información es un activo estratégico, y que el gobierno debe proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de su misión. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones basadas en datos para lograr exitosamente su misión, están sentando las bases para correlacionar dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Tecnologías de redes sociales empresariales y networking
• Big Data y análisis (analytics)

El Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos — relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estos hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Hacer sentido de estos volumenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia que puedan analizar y extraer conocimiento útil de flujos vastos y diversos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en un artículo del blog de OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. Esta iniciativa incluyó más de $200 millones para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea el Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte del almacenamiento y mantener los datos accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y como lo necesiten. Respalda r cantidades masivas de datos aumenta este desafío.

Analizar los datos eficazmente es otro gran desafío. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten cribar montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un reciente estudio de MeriTalk encontró que los ejecutivos de TI federales creen que el Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de $500 mil millones mientras también cumplen con los objetivos de su misión.).

Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias atender la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como cribar currículums para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida 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 la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la 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 arquitecturas y escenarios de implementación de la computación en el borde y en la nube.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. La tecnología del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es una red de dispositivos físicos interconectados que incorporan sensores y software para comunicarse e intercambiar datos a través de Internet.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que desean comprender y aplicar los conceptos de sistemas embebidos e IoT utilizando el lenguaje C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas embebidos.
• Escribir y compilar código C para interactuar con el hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y convertidores analógico-digitales (ADC).
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas del IoT.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Este entrenamiento en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que deseen automatizar procesos IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

En este entrenamiento en vivo con instructor en Bolivia, los participantes aprenderán cómo maximizar el rendimiento de Nginx mientras configuran, monitorean y resuelven problemas de Nginx para manejar diversas formas de tráfico HTTP / TCP. Los temas cubiertos incluyen cómo configurar los parámetros más importantes en Nginx, el sistema operativo y una máquina virtual para obtener el máximo valor de Nginx.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de telecomunicaciones y profesionales de campo de nivel básico e intermedio que deseen utilizar metodologías estructuradas de despliegue y mejores prácticas de la industria para instalar, supervisar, integrar y gestionar redes inalámbricas multi-vendor desde 2G hasta 5G en entornos de operadores y empresas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar sistemas BTS multi-vendor (Huawei, ZTE, Ericsson) desde 2G hasta 5G.
• Supervisar las actividades de despliegue de sitios y coordinar los equipos de RF, transmisión, alimentación, obras civiles y núcleo de red durante la integración.
• Preparar los sitios de telecomunicaciones para el ATP (Procedimiento de Prueba de Aceptación) y gestionar los procesos de entrega al operador.
• Supervisar KPIs inalámbricos y gestionar operaciones de red basadas en clústeres y regiones dentro de estructuras comerciales y técnicas de informes.

Esta formación práctica, impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IoT con nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.