TinyML para aplicaciones de IoT

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el Edge.
• Desplegar 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 Edge y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos (edge).

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

Esta formación 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 aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

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 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 en grupo.
• Estudios de caso y ejercicios de diseño arquitectónico aplicado.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

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 formación en vivo impartida por un instructor en México (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 el edge computing para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que desean aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento inteligente de datos y análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge 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 buenas prácticas en Edge AI para IoT.

Esta formación impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y edge computing.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y edge computing.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• 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 limitaciones de red en sistemas IoT.

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.

Este curso en vivo, impartido por un instructor, <ubicación> (en línea o presencial), está dirigido 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 este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su relevancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Optimizar y ajustar finamente los 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 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.

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.