Creación de pipelines completos de TinyML

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor y organizado en España, está pensado para ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA con conocimientos intermedios que quieren implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al completarlo, los asistentes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en entornos periféricos.
• Configurar un entorno propicio para desarrollar soluciones con TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones prácticas basadas en TinyML.
• Adaptar los modelos de IA a condiciones específicas de eficiencia energética y capacidad de memoria.

El TinyML consiste en implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con recursos muy limitados.

Este curso práctico dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel avanzado que deseen optimizar modelos TinyML para lograr una implementación rápida y con bajo consumo de memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin perder precisión.
• Evaluar los modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Analizar los equilibrios entre rendimiento, precisión y limitaciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor acompañadas de demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y análisis comparativo del rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si necesita una formación adaptada a plataformas hardware específicas o procesos internos, no dude en contactarnos para diseñar un programa personalizado.

El TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de baja potencia y recursos limitados que operan en el extremo de la red.

Esta capacitación práctica, dirigida por instructores (en línea o presencialmente), está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean proteger los flujos de trabajo TinyML y aplicar técnicas que resguarden la privacidad en aplicaciones de inteligencia artificial en el extremo de la red.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad específicos asociados a la inferencia TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos que preserven la privacidad en despliegues de inteligencia artificial en el extremo de la red.
• Fortalecer los modelos TinyML y los sistemas embebidos frente a amenazas adversarias.
• Aplicar buenas prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas complementadas por debates guiados por expertos.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica mediante herramientas especializadas en seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión adaptada de esta capacitación conforme a sus requisitos específicos en materia de seguridad y cumplimiento normativo.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para ingenieros y científicos de datos principiantes que deseen comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus usos e implementar modelos de inteligencia artificial en microcontroladores.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de TinyML y su relevancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Optimizar y ajustar los modelos de aprendizaje automático para minimizar su consumo energético.
• Utilizar TinyML en aplicaciones prácticas como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

TinyML es un marco que permite implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo y plataformas embebidas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Este curso práctico, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que deseen incorporar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligentes.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar flujos de trabajo de percepción en dispositivos para lograr autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en entornos de control robótico ya existentes.
• Desplegar y probar modelos de inteligencia artificial ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de debates interactivos.
• Laboratorios prácticos centrados en tareas robóticas embebidas.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para entornos robóticos específicos de cada organización, se pueden realizar adaptaciones según solicitud.

Esta formación presencial o online, dirigida por un instructor en España, está diseñada para ingenieros especializados en sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores que deseen aplicar técnicas TinyML en el desarrollo de soluciones basadas en IA sobre hardware con un bajo consumo energético.

Al concluir esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos esenciales de TinyML y la inteligencia artificial en entornos periféricos.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar el procesamiento mediante inteligencia artificial para reducir el consumo energético.
• Integrar TinyML en proyectos reales de Internet de las Cosas.

TinyML consiste en la integración del aprendizaje automático en dispositivos wearables y médicos de bajo consumo energético y recursos limitados.

Este curso formativo presencial o online, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones TinyML para la monitorización sanitaria y aplicaciones diagnósticas.

Una vez finalizado el curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos médicos.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos provenientes de biosensores a fin de obtener información útil mediante IA.
• Optimizar los modelos para su ejecución en dispositivos wearables con limitaciones de potencia y memoria.
• Evaluar la pertinencia clínica, la fiabilidad y la seguridad de los resultados generados mediante TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de demostraciones en vivo y debates interactivos.
• Práctica directa con datos obtenidos de dispositivos wearables y marcos de trabajo TinyML.
• Ejercicios prácticos guiados en un entorno laboratorial controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener una capacitación adaptada a dispositivos médicos específicos o procesos regulatorios, póngase en contacto con nosotros para diseñar el programa según sus necesidades.

Esta formación práctica y guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores IoT de nivel intermedio, ingenieros de sistemas embebidos y profesionales del ámbito de la IA que deseen implementar TinyML para tareas como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías y aplicaciones con sensores inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en el entorno IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo para TinyML orientado a proyectos IoT.
• Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para lograr un uso eficiente de energía y memoria.

TinyML es un enfoque de aprendizaje automático optimizado para dispositivos pequeños con recursos limitados.

Esta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a personas de nivel principiante a intermedio que deseen desarrollar aplicaciones TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y otros microcontroladores similares.

Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:

• Recopilar y preparar datos para proyectos TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático pequeños para entornos de microcontroladores.
• Implementar modelos TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos integrales de inteligencia artificial embebida.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones prácticas.
• Ejercicios prácticos y experimentación directa con los dispositivos.
• Trabajo en proyectos de laboratorio en tiempo real utilizando hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere una capacitación adaptada a su hardware o necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.

TinyML es un marco de trabajo que permite implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de baja potencia y recursos limitados en el campo.

Este curso práctico, dirigido por instructores (en línea o presencial), está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de TinyML para desarrollar soluciones agrícolas inteligentes que favorezcan la automatización y el análisis del entorno.

Al finalizar este programa, los participantes podrán:

• Desarrollar e implementar modelos de TinyML orientados a aplicaciones de detección agrícola.
• Integrar la inteligencia artificial en el extremo del sistema dentro de los ecosistemas IoT para la supervisión automatizada de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos de tamaño reducido.
• Elaborar flujos de trabajo enfocados en el riego preciso, la detección de plagas y el análisis ambiental.

Modalidad del curso

• Presentaciones guiadas e intercambios técnicos prácticos.
• Ejercicios prácticos con conjuntos de datos y dispositivos del mundo real.
• Experimentación directa en un entorno de laboratorio preparado para ello.

Opciones de personalización del curso

• Si necesita un entrenamiento adaptado a sistemas agrícolas específicos, no dude en contactarnos para diseñar un programa a medida.