Curso de TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones Edge AI.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de la tecnología 5G y su impacto en Edge AI.
• Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando conectividad Edge AI y 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en Edge AI, optimizar sus modelos de IA para la implementación de borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
• Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
• Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
• Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
• Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA perimetral.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Instalar y configurar el entorno de edge computing.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
• Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los modelos implementados en el perímetro.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA perimetral.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en las implementaciones de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas Edge AI resistentes que puedan withstand amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de implementación de modelos de IA seguras en entornos perimetrales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de agritech de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros en IA que desean desarrollar e implementar soluciones Edge AI para la agricultura inteligente.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis Edge AI en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
• Desarrolle e implemente modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
• Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñe y optimice sistemas de control utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones autónomas de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen obtener una comprensión integral de Edge AI desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y la implementación.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Instale y configure entornos de IA perimetral.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
• Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
• Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor, en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos perimetrales para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Usar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar modelos de IA para rendimiento, eficiencia energética y inferencia de baja latencia.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de tecnología financiera y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de IA Edge en servicios financieros.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel de Edge AI en los servicios financieros.
• Implemente sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
• Mejore el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
• Aplique Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos financieros.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de atención médica.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
• Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de IA de borde en la automatización industrial.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel de la IA perimetral en la automatización industrial.
• Implemente soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en los procesos de fabricación.
• Optimice los procesos industriales utilizando Edge AI.
• Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos industriales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) 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 inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
• Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
• Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el lugar) está dirigido a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de inteligencia artificial de borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Usar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones TinyML del mundo real.
• Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

Esta formación en línea o presencial dirigida por un instructor en los Estados Unidos está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean entender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en los Estados Unidos (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.