TinyML: Ejecución de IA en dispositivos periféricos de ultra bajo consumo

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 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.

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 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.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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.

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.