5G e IoT

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT de nivel intermedio que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la inteligencia artificial en el borde.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando inteligencia artificial en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y evaluar el comportamiento, el alcance y la implementación de las redes 5G en entornos técnicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Analizar el comportamiento de las redes 5G en entornos agrupados (clusters).
• Comprender el entorno de radiofrecuencia (RF) específico de la tecnología 5G.
• Evaluar casos reales de implementación de 5G en otros países.
• Valorar las capacidades y limitaciones de cobertura de 5G.
• Interpretar y analizar los parámetros de calidad de la red 5G a nivel técnico.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio que desean comprender el ciclo de vida completo de las redes 5G, desde la arquitectura y el diseño hasta la implementación, las operaciones y la seguridad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas de computación en el borde y en la nube, así como los escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo con instrucción en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento de datos y análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar las soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 inteligencia artificial.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores avanzados de IoT y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar n8n para la automatización de flujos de trabajo con IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos de IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

En este curso en vivo con instrucción presencial en Guatemala, los participantes aprenderán a maximizar el rendimiento de Nginx mientras lo configuran, monitorizan y solucionan problemas para manejar diversos tipos de tráfico HTTP / TCP. Los temas cubiertos incluyen cómo configurar los parámetros más importantes en Nginx, el sistema operativo y una máquina virtual para obtener el máximo provecho de Nginx.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de telecomunicaciones y profesionales de campo con niveles principiante e intermedio, que desean utilizar metodologías de despliegue estructuradas y mejores prácticas de la industria para instalar, supervisar, integrar y gestionar con éxito redes inalámbricas multiproveedor desde 2G hasta 5G en entornos de operadores y empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar sistemas BTS multiproveedor (Huawei, ZTE, Ericsson) desde 2G hasta 5G.
• Supervisar las actividades de despliegue del sitio y coordinar a los equipos de RF, transmisión, energía, civiles y red de núcleo durante la integración.
• Preparar los sitios de telecomunicaciones para el ATP (Procedimiento de Prueba de Aceptación) y gestionar los procesos de traspaso al operador.
• Monitorear KPIs inalámbricos y gestionar operaciones de red basadas en clústeres y regiones dentro de las estructuras de reporte comerciales y técnicas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (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 con 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 energético.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.