Cursos de Edge AI en Santiago

Esta formación práctica, impartida por instructores en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, científicos de datos y especialistas en seguridad que deseen implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos periféricos, preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en la IA en el Edge.
• Implementar modelos de aprendizaje federado utilizando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA a través de dispositivos periféricos 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 impartida por un instructor en Santiago (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 formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (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 formación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos del sector minorista, desarrolladores de IA y analistas de negocios de nivel principiante e intermedio que deseen aplicar soluciones de Edge AI para sistemas de pago inteligente, gestión de inventario e interacción personalizada con el cliente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (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.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que desean afinar y optimizar modelos de IA ligeros para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para la implementación en el edge.
• Aplicar cuantización, poda (pruning) y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Afinar modelos utilizando aprendizaje por transferencia para lograr un rendimiento específico para la tarea.
• Implementar los modelos optimizados en plataformas reales de hardware periférico (edge).

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (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 podrán:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (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.

Esta formación impartida por instructores, en vivo, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida 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 de robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (online o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores de sistemas integrados e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo minimizando el gasto energético.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas de nivel intermedio que desean optimizar sus modelos de IA para su implementación en entornos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos para implementar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir su tamaño y complejidad.
• Utilizar métodos de cuantificación para mejorar la eficiencia del modelo en hardware periférico.
• Implementar la poda (pruning) y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos de borde.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y ajustar el entorno de cómputo en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para el despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (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 serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraude mediante Edge AI.
• Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones basadas en IA.
• Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en 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 fabricación.
• Optimizar procesos industriales mediante Edge AI.
• Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar 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 usando TensorFlow Lite.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación presencial impartida por un instructor en Santiago (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores en ética de la IA que deseen proteger y desplegar éticamente soluciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implementar las 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 en vivo, impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales (edge).
• Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónoma.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y las ventajas de Edge AI en la atención médica.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y normativas en aplicaciones de IA en el sector salud.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo Santiago (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 Santiago (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 en vivo y dirigida por instructores en Santiago (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.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Configurar y preparar entornos de 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 las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

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.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA en el borde.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde.
• Desarrollar e implementar aplicaciones simples de IA en el borde.
• Identificar y comprender los casos de uso y beneficios de la IA en el borde.