Aprendizaje Federado e IA en el Edge

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Implementar 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 borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.

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

Este capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a arquitectos de TI de nivel intermedio que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de frontera inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en la frontera y IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con alta capacidad de ancho de banda y latencia ultra baja.
• Integrar IA y análisis de datos en la frontera para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras listas para 6G en la frontera, escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar los modelos empresariales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y la frontera.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño arquitectónico aplicado.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que desean dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el edge.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas de vanguardia de Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de IA a gran escala.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar algoritmos de Aprendizaje Federado para mejorar el rendimiento.
• Gestionar distribuciones de datos no-IID en el Aprendizaje Federado.
• Escalar sistemas de Aprendizaje Federado para implementaciones a gran escala.
• Abordar consideraciones de privacidad, seguridad y ética en escenarios avanzados de Aprendizaje Federado.

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología con un nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación periférica.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos implementados en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados de la ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y vulnerabilidades en despliegues de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de Edge AI resilientes capaces de soportar amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos perimetrales.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las MLU de Cambricon.
• Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Práctica directa con BANGPy y Neuware para el desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos limitados de cómputo y memoria.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo en entornos con recursos limitados de cómputo y memoria.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Clase interactiva con demostraciones.
• Laboratorios prácticos con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en tiempo real sobre hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotecnología en nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del aprendizaje federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje federado.
• Implementar algoritmos básicos de aprendizaje federado.
• Afrontar preocupaciones sobre la privacidad de los datos utilizando el aprendizaje federado.
• Integrar el aprendizaje federado en flujos de trabajo de IA existentes.

Esta capacitación impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en finanzas.
• Implementar modelos de aprendizaje federado para aplicaciones financieras que preservan la privacidad.
• Analizar datos financieros de manera colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplicar el aprendizaje federado a escenarios financieros reales, como la detección de fraude y la gestión de riesgos.

Esta formación dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios de salud, garantizando la privacidad de los datos y una colaboración efectiva entre instituciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel del Aprendizaje Federado en la salud.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado asegurando la privacidad de los datos de los pacientes.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de salud.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a casos de uso reales en el sector sanitario.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• 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 computación en el borde.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar el Aprendizaje Federado para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad utilizando técnicas de Aprendizaje Federado.
• Afrontar los desafíos de la privacidad de los datos en el entrenamiento de IA descentralizado.
• Aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios reales a través de diversas industrias.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y datos de nivel intermedio que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático que preservan la privacidad e inteligencia artificial colaborativa entre fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para asegurar colaboraciones con datos sensibles.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en los sectores de salud y finanzas.