TinyML para aplicaciones de IoT

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.

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 capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio y gerentes de negocios que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y de edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso del IoT y la computación en el borde en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas de edge computing y cloud computing, así como los escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento analítico inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones de IoT.
• Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en IA para aplicaciones de IoT.

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 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.

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.

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.