Aprendizaje Federado e IA en el Edge

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

6G y el Borde Inteligente es un curso visionario que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas de IoT y procesamiento de datos impulsado por inteligencia artificial, para soportar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación impartida por un instructor, en vivo Chile (online o presencial), está dirigida a practicantes de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar las técnicas de vanguardia del 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 su rendimiento.
• Manejar 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (modalidad online o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos perimetrales con diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación perimetral (edge).
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos perimetrales.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y vulnerabilidades en las implementaciones de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde que puedan soportar amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de implementación segura de modelos de IA en entornos periféricos.

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir e implementar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware sobre hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Ponencias y discusiones interactivas.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

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

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei habilita 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 computacionales y de memoria limitados.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad computacional y memoria limitadas.
• Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el extremo.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Práctica de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el extremo.
• Ejemplos de implementación en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación impartida por un instructor, realizada en vivo en Chile (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos del aprendizaje federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos y el aprendizaje automático colaborativo en la industria financiera.

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

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

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor, en Chile (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios de atención médica, asegurando 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 atención médica.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado garantizando 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 estudio reales del sector salud.

Esta formación impartida por un instructor en Chile (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 limitaciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (online 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 datos en el entrenamiento de IA descentralizado.
• Aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios del mundo real a través de diversas industrias.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y datos de nivel intermedio que deseen comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para el aprendizaje automático que preserva la privacidad y soluciones de IA colaborativa distribuida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave y las ventajas del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado en colaboraciones que involucran datos sensibles.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos del aprendizaje federado en atención sanitaria y finanzas.