Aprendizaje Federado e IA en el Edge

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.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a arquitectos de TI de nivel intermedio que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre conectividad 6G y sistemas de borde inteligentes.

Al completar 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 ultra baja latencia y alta capacidad de ancho de banda.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras listas para 6G escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusiones.
• Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido 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 este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (online o presencial), está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos con diversos propósitos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA periférica y sus ventajas.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA periférica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.

Las Unidades de Aprendizaje Profundo (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei habilita una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos computacionales y de memoria limitados.

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

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento de los modelos para entornos con limitaciones computacionales y de memoria.
• Desplegar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración práctica.
• Trabajo práctico de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en tiempo real sobre hardware del borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolas de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del aprendizaje federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje federado.
• Implementar algoritmos básicos de aprendizaje federado.
• Afrontar preocupaciones sobre la privacidad de los datos utilizando el aprendizaje federado.
• Integrar el aprendizaje federado en flujos de trabajo de inteligencia artificial existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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 inteligencia artificial colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada 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 efectiva entre instituciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Aprendizaje Federado en la atención médica.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado asegurando la privacidad de los datos de los pacientes.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de salud.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a estudios de caso reales en el ámbito de la salud.

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 dirigida por un instructor en Bolivia (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 podrán:

• 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 los datos en el entrenamiento descentralizado de IA.
• Aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y datos de nivel intermedio que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para el aprendizaje automático que preserva la privacidad y soluciones de IA colaborativa entre fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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