Introducción a TinyML

TinyML consiste en desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos periféricos 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 y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta capacitación, 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 los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos periféricos.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Dictado por un instructor con sesiones teóricas y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos e iteración mediante experimentación.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean desplegar 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 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 lograr eficiencia energética y cumplir con las restricciones de memoria.

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales avanzados que desean optimizar modelos TinyML para su implementación de baja latencia y bajo consumo de memoria en dispositivos embebidos.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar precisión.
• Realizar pruebas de referencia (benchmarking) de modelos TinyML en cuanto a 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 restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor con soporte 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 implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados que operan en el borde de la red.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados desean proteger sus pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia de TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Fortificar los modelos de TinyML y los sistemas embebidos frente a amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios de amenazas reales.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad para sistemas embebidos y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta capacitación para adaptarla a sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo y plataformas embebidas 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 optimizados de TinyML para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robóticos existentes.
• Desplegar y probar modelos de inteligencia artificial ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Prácticas centradas en tareas de robótica embebida.
• 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 previa solicitud.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el 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 con bajo consumo de energía y recursos limitados.

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

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos 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 bajo consumo energético y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, póngase en contacto con nosotros para personalizar el programa.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que desean 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 de 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.

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 participantes de nivel principiante a intermedio que desean construir aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al finalizar 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.
• Implementar modelos de TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos completos de inteligencia artificial embebida.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a su hardware o caso de uso específico, por favor contáctenos para organizarla.

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

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado 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 podrán:

• Construir e implementar modelos de TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar inteligencia artificial en el borde (edge AI) en ecosistemas IoT para la monitorización automatizada 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 manual utilizando conjuntos de datos reales y dispositivos.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio supervisado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener formación adaptada alineada con sistemas agrícolas específicos, póngase en contacto con nosotros para personalizar el programa.