NobleProg ofrece cursos de capacitación en Computación en el borde en Lèon, brindando a los profesionales de la región la oportunidad de actualizar sus competencias. Al situarse en esta zona estratégica, nuestros programas permiten a los equipos locales adquirir habilidades prácticas y certificadas. Esta inversión en formación fomenta la innovación y el crecimiento profesional, fortaleciendo el talento humano en Computación en el borde.
Las clases en vivo de Computación en el borde, impartidas por un instructor, disponibles en línea o presencialmente, demuestran mediante prácticas interactivas y hands-on cómo utilizar la Computación en el borde para descentralizar la gestión de datos y lograr un rendimiento más rápido, aprovechando los dispositivos inteligentes ubicados en la red de origen.
La formación en Computación en el borde está disponible como "formación en vivo en línea" o "formación en vivo presencial". La formación en vivo en línea (también conocida como "formación en vivo remota") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La formación en vivo presencial puede realizarse localmente en las instalaciones del cliente en Lèon o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Lèon.
NobleProg -- Su proveedor local de formación
Leòn - Torre San Mateo
Blvd. Campestre 2502, Leòn, México
Ubicada en la Zona Dorada de Leon Gto.
En autobús público
El transporte público de León es el sistema SIT/Optibús. La ciudad publica información actualizada sobre las rutas y los horarios a través de su Departamento de Movilidad.
Desde el centro de León: una opción práctica es viajar hacia la Terminal San Jerónimo y luego continuar hacia la zona de Campestre.
El Blvd. Campestre cuenta con servicio de rutas locales; por ejemplo, la ruta L-02 recorre el Boulevard Campestre y conecta con el Centro Histórico y San Jerónimo.
Para el tramo final, es posible que tenga que caminar unos minutos desde la parada más cercana hasta el n.º 2502.
Esta formación impartida por un instructor en Lèon (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 formación en vivo impartida por un instructor en Lèon (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 en vivo impartida por un instructor en Lèon (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.
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