TinyML para aplicaciones de 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.

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.

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

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al concluir esta formación, los participantes aprenderán cómo:

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

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.

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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados que deseen optimizar modelos TinyML para su despliegue de baja latencia y eficiente en cuanto al uso de memoria en dispositivos integrados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmarking) de modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y las limitaciones 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 personalizada, alineada con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para adaptar el programa.

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

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean garantizar la seguridad de las tuberías de TinyML e implementar técnicas preservadoras de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencias dinámicas respaldadas por discusiones dirigidas 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 normativo.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean 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 podrán:

• Diseñar modelos de TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar flujos de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Desplegar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware integrado.

Formato del curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Prácticas de laboratorio enfocadas 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 una organización, se puede realizar una personalización bajo solicitud.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la inteligencia artificial en el borde.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un menor consumo energético.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

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

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

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• 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 limitaciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, confiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y debates interactivos.
• 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 alinee con dispositivos de salud específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para adaptar el programa.

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a estudiantes de nivel principiante e intermedio que deseen construir aplicaciones TinyML funcionales utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al completar esta formación, 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.
• Desplegar modelos de TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos de IA embebida de extremo a extremo.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación práctica.
• Trabajo en proyectos de laboratorio en vivo sobre hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada alineada con su hardware específico o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

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

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está diseñada para profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que mejoren la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes adquirirán la capacidad de:

• Construir y desplegar modelos TinyML para aplicaciones de sensado agrícola.
• Integrar inteligencia artificial 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 riego de precisión, detección de plagas y análisis ambiental.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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