Aprendizaje Federado e IA en el Edge

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.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (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 podrán:

• 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 escalables, seguras, resistentes y preparadas para 6G.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Estudios de casos y ejercicios de diseño de arquitectura aplicada.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores opcionales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 del borde.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo 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 con instrucción directa en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar 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 el rendimiento.
• Gestionar 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 formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de la ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que deseen implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para los sistemas Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad y vulnerabilidades en los despliegues de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de Edge AI resilientes capaces de resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos periféricos.

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores con conocimientos intermedios que deseen construir e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta capacitación, 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 MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de extremo y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) con las funciones de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Manejo 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 capacitación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinar.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite realizar una inferencia de IA potente 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 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 desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Práctica en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue 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 organizarlo.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del aprendizaje federado y sus aplicaciones prácticas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 IA existentes.

Esta capacitación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el aprendizaje federado en escenarios de atención médica, garantizando la privacidad de los datos y una colaboración efectiva entre instituciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel del aprendizaje federado en la atención médica.
• Implementar modelos de aprendizaje federado asegurando la privacidad de los datos del paciente.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de atención médica.
• Aplicar el aprendizaje federado a estudios de casos reales en el sector salud.

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 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 serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad utilizando técnicas de aprendizaje federado.
• Dar respuesta a los desafíos de la privacidad de datos en el entrenamiento de IA descentralizada.
• Aplicar el aprendizaje federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y datos de nivel intermedio que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático que preservan la privacidad e inteligencia artificial colaborativa entre fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para proteger colaboraciones sensibles con datos.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en atención médica y finanzas.