Introducción a TinyML

TinyML consiste en desplegar modelos optimizados de aprendizaje automático en dispositivos de extremo (edge) con recursos limitados.

Esta capacitación presencial y guiada por un instructor (en línea o in situ) está orientada 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 de extremo (edge).
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar la capacitación con toolchains, placas de hardware específicas o flujos internos, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación presencial impartida por instructores en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, 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 e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para lograr despliegues con baja latencia y eficiencia en el uso de memoria en dispositivos integrados.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmarking) de modelos TinyML en términos de 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 las restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, apoyadas 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 formación adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, operando en el borde de la red.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar los procesos de TinyML e implementar técnicas que preserven la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia de TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos que preserven la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Fortalecer 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 dinámicas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

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 impartida por instructores, en vivo (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 podrán:

• Diseñar modelos de TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Desplegar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del curso

• Clases técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Talleres prácticos centrados 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 la organización, se puede acordar una personalización bajo solicitud.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros integradores de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones potenciadas por inteligencia artificial en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Esta capacitación en vivo, guiada por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud.

Tras completar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recolectar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la confiabilidad y la seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas respaldadas por demostraciones en vivo y discusión interactiva.
• Práctica con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones a medida que se alineen con dispositivos médicos específicos o flujos regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de la IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

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

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

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a estudiantes de nivel principiante e intermedio que deseen desarrollar aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Recolectar y preparar datos para proyectos de TinyML.
• Entrenar y optimizar pequeños modelos de aprendizaje automático para entornos de microcontrolador.
• Desplegar modelos de TinyML en placas como Raspberry Pi, Arduino y otras similares.
• Desarrollar prototipos completos de inteligencia artificial integrada (embedded AI).

Formato del curso

• Presentaciones a cargo del instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación en la práctica.
• Trabajo de proyecto en laboratorio real sobre hardware físico.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a su hardware específico o caso de uso, contáctenos para coordinar los detalles.

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

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está diseñada para profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que potencien la automatización y la inteligencia ambiental.

Al finalizar este programa, los participantes podrán:

• Construir e implementar modelos de TinyML para aplicaciones de sensórica agrícola.
• Integrar inteligencia artificial en el borde (edge AI) dentro de ecosistemas IoT para la monitoreo automatizado de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para riego de precisión, detección de plagas y análisis ambientales.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica hands-on utilizando conjuntos de datos y dispositivos reales.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio con soporte.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación a medida alineada con sistemas agrícolas específicos, comuníquese con nosotros para personalizar el programa.