Curso de TinyML: Ejecutando IA en Dispositivos de Banda Ancha con Potencia Ultra Baja

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está orientado a profesionales avanzados de IA, investigadores y desarrolladores que desean dominar las últimas innovaciones en IA Edge, optimizar sus modelos de IA para la implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversos sectores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA Edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA Edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA Edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA Edge.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que desean adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en Edge y sus beneficios.
• Configurar y configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su implementación edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones Edge AI.

Este entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está orientado a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos y investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel y beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos en el borde.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando la IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de AI autónomas.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y profesionales de IT de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA Edge desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo configuración y despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de IA Edge.
• Configurar y establecer entornos de IA Edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA Edge.
• Implementar y gestionar aplicaciones de IA Edge.
• Integrar IA Edge con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA Edge.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la Edge AI en la automatización industrial.
• Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para control de calidad en procesos de fabricación.
• Optimizar procesos industriales mediante Edge AI.
• Implementar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA al borde (Edge AI) para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades de procesamiento y análisis de datos inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo (en línea o presencial) dirigida por un instructor está destinada a planificadores urbanos, ingenieros civiles y gerentes de proyectos de ciudades inteligentes de nivel intermedio que desean aprovechar la IA Edge para iniciativas de ciudades inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
• Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.

Este entrenamiento en vivo y presidido por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores principiantes y profesionales de TI que desean comprender los fundamentos de la IA Edge y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA Edge.
• Configurar y establecer entornos de IA Edge.
• Desarrollar e implementar aplicaciones sencillas de IA Edge.
• Identificar y entender los casos de uso y beneficios de la IA Edge.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en la frontera.
• 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 implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para eficiencia energética y restricciones de memoria.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está destinada a desarrolladores de AI intermedios, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos edge.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar técnicas de poda y otras optimizaciones para mejorar el rendimiento del modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores de ética de IA que deseen proteger e implementar éticamente soluciones de IA perimetrales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implemente las mejores prácticas para proteger los dispositivos y los datos perimetrales.
• Desarrolle estrategias para mitigar los riesgos de seguridad en las implementaciones de IA perimetral.
• Abordar las consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.
• Realice evaluaciones y auditorías de seguridad para las aplicaciones de IA perimetral.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y deploy modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos ligeros de IA en microcontroladores y dispositivos edge.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML a aplicaciones del mundo real como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Guatemala (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.