Cursos de TinyML en Ciudad Juárez

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad Juárez (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT y investigadores de IA que desean implementar técnicas TinyML para aplicaciones con IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y AI en la red periférica (edge).
• Implementar modelos de IA livianos en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un bajo consumo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones IoT del mundo real.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a estudiantes de nivel principiante a intermedio que deseen construir aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al completar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Recopilar y preparar datos para proyectos de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático pequeños para entornos de microcontroladores.
• Implementar modelos de TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos de IA embebida de extremo a extremo.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con su hardware específico o caso de uso, por favor contáctenos para organizarlo.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos periféricos con recursos limitados.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está orientado a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines TinyML completas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y administrar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos periféricos.
• Implementar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar el entrenamiento con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar las pipelines de TinyML e implementar técnicas de protección de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad propios de la inferencia de TinyML en dispositivo.
• Implementar mecanismos de protección de la privacidad para implementaciones de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar mejores prácticas para un manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del Curso

• Conferencias atractivas 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 este entrenamiento para alinearlo con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de baja potencia y plataformas incrustadas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Este curso de formación dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado 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 TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en dispositivo para la autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Implementar y probar modelos AI livianos en plataformas de hardware incrustado.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Laboratorios prácticos centrados en tareas de robótica incrustada.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de la organización, se puede solicitar personalización.

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

Este entrenamiento dirigido por instructores (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 adquirirán la capacidad de:

• Construir e implementar modelos TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar la IA en el borde a los ecosistemas IoT para el monitoreo automático 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 hands-on utilizando conjuntos de datos y dispositivos del mundo real.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio soportado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con sistemas agrícolas específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a practicantes intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.

Después de completar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles de bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware altamente restringido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a practicantes de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para su implementación con baja latencia y eficiencia en memoria en dispositivos embebidos.

Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Evaluar modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones de hardware.

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor, respaldadas por 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 un entrenamiento a medida alineado con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Ciudad Juárez (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad Juárez (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en la frontera.
• 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 modelos de IA para eficiencia energética y restricciones de memoria.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y deploy modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos ligeros de IA en microcontroladores y dispositivos edge.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML a aplicaciones del mundo real como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.