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

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 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.

TinyML es la práctica de desplegar modelos optimizados de aprendizaje automático en dispositivos periféricos con recursos limitados.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida 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 periféricos.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar la formación con cadenas de herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinarlo.

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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el edge.
• 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 de TinyML del mundo real.
• 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 avanzados que desean optimizar modelos TinyML para lograr despliegues de baja latencia y eficiente en memoria en dispositivos embebidos.

Al completar esta capacitación, 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 (benchmark) en modelos TinyML, evaluando latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, respaldadas 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 una 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, que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean asegurar los pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad únicos para la inferencia de TinyML en dispositivos locales.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Endurecer 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 que hacen hincapié en escenarios de amenazas reales.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (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 y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su relevancia.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Optimizar y ajustar finamente 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 integradas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) 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 inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos 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 integrado.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Prácticas de laboratorio enfocadas en tareas de robótica integrada.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de cada organización, se puede realizar una personalización previa solicitud.

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

Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a profesionales con un nivel intermedio que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector salud.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, 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 fiabilidad y la seguridad de las salidas generadas por TinyML.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 la energía y la 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 completar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Recolectar y preparar datos para proyectos de TinyML.
• Entrenar y optimizar pequeños modelos de aprendizaje automático para entornos de microcontroladores.
• Desplegar modelos de TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos de inteligencia artificial embebida de extremo a extremo.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por un instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación hands-on.
• Trabajo de proyectos en laboratorio vivo con hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación a medida alineada con su hardware específico o caso de uso, contáctenos para coordinarla.

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

Esta formación en vivo 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 mejoran la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica manual utilizando conjuntos de datos reales y dispositivos.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio apoyado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada alineada con sistemas agrícolas específicos, contáctenos para personalizar el programa.