TinyML para aplicaciones de IoT

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.

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 presencial impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de negocio de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y el edge computing para habilitar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y el edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y el edge computing en los sectores manufacturero, logístico y energético.
• Diferenciar entre las arquitecturas de computación en el borde (edge) y en la nube, así como sus 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 Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que desean aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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 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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio en sistemas embebidos, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones potenciadas por IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA edge.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un consumo bajo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

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.

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.