Cursos de Edge AI en Argentina

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a investigadores de IA de nivel avanzado, científicos de datos y especialistas en seguridad que desean implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos edge mientras preservan la privacidad de los datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en IA en el edge.
• Implementar modelos de aprendizaje federado utilizando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA en dispositivos edge distribuidos.
• Abordar los desafíos de privacidad y seguridad de datos en el aprendizaje federado.
• Desplegar y monitorear sistemas de aprendizaje federado en aplicaciones del mundo real.

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 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 en vivo con instrucción presencial en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a tecnólogos minoristas, desarrolladores de IA y analistas comerciales de nivel principiante e intermedio que desean aplicar soluciones de Edge AI para sistemas de cobro inteligente, gestión de inventario y engagement personalizado con los clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo la IA perimetral mejora las operaciones minoristas y la experiencia del cliente.
• Implementar sistemas de pago sin cajero impulsados por IA y cobro inteligente.
• Optimizar la gestión de inventario con seguimiento y análisis en tiempo real.
• Utilizar visión por computadora e IA para crear experiencias personalizadas en las tiendas físicas.

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.

Este curso en vivo con instrucción presencial en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación en el borde de nivel intermedio que desean ajustar fino y optimizar modelos ligeros de IA para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue en el borde.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras compresiones para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar fino los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas reales de hardware en el borde.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida 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 periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
• Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para lograr mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

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.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de robótica, desarrolladores de IA y especialistas en automatización de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar IA en el borde para aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desplegar modelos de IA en dispositivos edge para robótica en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la IA para la toma de decisiones de baja latencia.
• Integrar visión por computadora y fusión de sensores para la autonomía robótica.

Agentes en el Borde y Ligeros es un curso práctico centrado en desplegar cargas de trabajo de IA agéntica en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a construir, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamiento e inferencia local, mejorando la velocidad, la privacidad y la confiabilidad en entornos distribuidos. El curso hace hincapié en el ajuste del rendimiento, el diseño de baja latencia y la integración hardware-software.

Este entrenamiento en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean implementar y optimizar sistemas agénticos en dispositivo utilizando Python y marcos de trabajo de IA en el borde (edge AI).

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los desafíos de ejecutar IA agéntica en dispositivos periféricos.
• Diseñar bucles de agente ligeros adecuados para entornos con restricciones.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas IoT.
• Optimizar el rendimiento, el uso de energía y la latencia para una operación en tiempo real.

Formato del Curso

• Clase interactiva y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, se realiza en <ubic> (en línea o en las instalaciones) y está orientada a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores embebidos e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo, minimizando al máximo el consumo energético.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de ejecutar IA en dispositivos eficientes en energía.
• Optimizar redes neuronales para inferencia de bajo consumo.
• Utilizar técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos.
• Implementar modelos de IA en hardware periférico con un uso mínimo de energía.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, ingenieros embebidos e ingenieros de robótica de nivel intermedio que deseen optimizar e implementar modelos de IA en plataformas NVIDIA Jetson para aplicaciones edge.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA edge y el hardware de NVIDIA Jetson.
• Optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos edge.
• Utilizar TensorRT para acelerar la inferencia de aprendizaje profundo.
• Implementar modelos de IA utilizando JetPack SDK y ONNX Runtime.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su despliegue en entornos edge.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos asociados al despliegue de modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir su tamaño y complejidad.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde dentro de los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
• Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
• Aplicar la IA en el borde para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Implementar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (online o presencial) está orientada a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales del sector manufacturero y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Edge AI en la automatización industrial.
• Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de manufactura.
• Optimizar los procesos industriales mediante Edge AI.
• Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.

La IA en el borde (Edge AI) consiste en desplegar modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos y máquinas en el extremo de la red, lo que permite tomar decisiones en tiempo real con una latencia mínima.

Esta capacitación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de sistemas embebidos e IoT que deseen desplegar lógica y sistemas de control basados en IA en entornos manufactureros, donde la velocidad, la confiabilidad y la operación fuera de línea son críticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los beneficios de los sistemas de IA en el borde.
• Construir y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos embebidos.
• Utilizar herramientas como TensorFlow Lite y OpenVINO para inferencia de baja latencia.
• Integrar la inteligencia del borde con sensores, actuadores y protocolos industriales.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (online o en presencia), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Desplegar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA en el borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a planificadores urbanos, ingenieros civiles y gestores de proyectos de ciudades inteligentes de nivel intermedio que deseen aprovechar Edge AI para iniciativas de ciudades inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en las infraestructuras de ciudades inteligentes.
• Implementar soluciones de Edge AI para la gestión del tráfico y la videovigilancia.
• Optimizar los recursos urbanos utilizando tecnologías de Edge AI.
• Integrar Edge AI con sistemas existentes de ciudades inteligentes.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en los despliegues de ciudades inteligentes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores en ética de IA que desean asegurar y desplegar éticamente soluciones de Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implementar mejores prácticas para asegurar dispositivos edge y datos.
• Desarrollar estrategias para mitigar riesgos de seguridad en despliegues de Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento normativo.
• Realizar evaluaciones y auditorías de seguridad para aplicaciones de Edge AI.

Esta formación impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras para sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde dentro de los sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones autónomas de IA.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el rol y los beneficios de la IA en el borde en el sector salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en el sector salud.

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos embebidos o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, mientras aumenta la autonomía y la privacidad en sistemas robóticos.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio en sistemas embebidos e ingenieros de robótica que deseen implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en hardware robótico utilizando TinyML y marcos de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML e IA en el borde para robótica.
• Convertir y desplegar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos para velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica manual utilizando toolchains de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

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.

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, 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 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.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de Edge AI, desde el concepto hasta la implementación práctica, incluyendo su configuración y despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Configurar y preparar entornos para Edge AI.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
• Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
• Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

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.

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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Edge AI.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI.
• Desarrollar e implementar aplicaciones simples de Edge AI.
• Identificar y comprender los casos de uso y los beneficios de Edge AI.