Agentes ligeros y para entornos perimetrales: Cargas de trabajo basadas en agentes en dispositivos con Python
Este curso práctico, titulado "Agentes ligeros y para entornos perimetrales", se centra en el despliegue de cargas de trabajo de IA basadas en agentes en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a crear, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamientos e inferencias localmente, lo que mejora la velocidad, la privacidad y la fiabilidad en entornos distribuidos. El curso pone énfasis en el ajuste del rendimiento, el diseño con baja latencia y la integración entre hardware y software.
Se trata de una formación presencial o online impartida por instructores, dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar sistemas basados en agentes en dispositivos mediante Python y marcos de trabajo para IA perimetral.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura y los desafíos asociados a la ejecución de IA basada en agentes en dispositivos perimetrales.
- Diseñar bucles de ejecución para agentes ligeros adecuados para entornos con recursos limitados.
- Implementar inferencias locales utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
- Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas de Internet de las Cosas.
- Optimizar el rendimiento, el consumo energético y la latencia para operaciones en tiempo real.
Formato del curso
- Clases interactivas y demostraciones prácticas.
- Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
- Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios guiados de implementación.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una formación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a la IA perimetral y los agentes inteligentes
- Descripción general de la IA basada en agentes y la computación perimetral
- Aspectos relacionados con la latencia, la privacidad y el ancho de banda
- Comparativa arquitectónica: agentes en la nube frente a agentes perimetrales
Diseño de arquitecturas para agentes ligeros
- Desglose del bucle de ejecución del agente adaptado a sistemas con recursos limitados
- Diseño asíncrono para lograr un cálculo eficiente
- Equilibrio entre autonomía y capacidad de conexión
Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación de marcos de trabajo de Python para IA perimetral
- Configuración de TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
- Despliegue de entornos de prueba en dispositivos como Raspberry Pi u otros similares
Implementación de inferencia local
- Conversión y cuantización de modelos para su despliegue en entornos perimetrales
- Ejecución de inferencias mediante TensorFlow Lite y ONNX Runtime
- Integración de los resultados obtenidos con los bucles de decisión del agente
Integración de agentes con hardware y plataformas IoT
- Conexión de sensores, actuadores y módulos de Internet de las Cosas
- Creación de flujos de recopilación y procesamiento de datos locales
- Funcionamiento fuera de línea y respuesta a eventos específicos
Optimización y supervisión
- Ajuste del rendimiento para minimizar el consumo energético y maximizar la velocidad
- Técnicas de compresión de modelos y almacenamiento en caché perimetral
- Seguimiento y depuración de agentes ejecutándose en dispositivos perimetrales
Proyecto práctico: Despliegue de un agente ligero en hardware perimetral
- Diseño de un pequeño agente autónomo destinado a una tarea específica en un entorno IoT o robótico
- Implementación de la inferencia del modelo y la lógica local correspondiente
- Pruebas y optimización para reducir la latencia y aumentar la fiabilidad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia previa programando con Python
- Conocimientos básicos sobre flujos de trabajo en aprendizaje automático
- Familiaridad con conceptos relacionados con computación embebida o perimetral
Público objetivo
- Desarrolladores embebidos que integran IA en sistemas de hardware
- Ingenieros especializados en IA perimetral encargados de diseñar soluciones de inferencia en dispositivos
- Equipos de robótica que implementan IA basada en agentes para operaciones autónomas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)
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info@nobleprog.es o +34 911 43 65 67
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- Implementar WrenAI de forma segura en grandes organizaciones.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados.
- Laboratorios prácticos sobre configuraciones de gobernanza y seguridad.
- Ejercicios prácticos que simulan escenarios reales de despliegue empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos.
Modernización de sistemas de BI heredados con WrenAI: Adopción, migración y gestión del cambio
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Evaluar entornos de BI heredados e identificar oportunidades de modernización.
- Planear y ejecutar la migración desde cuadros de mando estáticos hacia WrenAI.
- Implementar analítica conversacional así como funcionalidades integradas de BI generativa.
- Gestionar eficazmente el cambio organizacional durante la modernización del sistema de BI.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Ejercicios prácticos enfocados en la planificación de migraciones y adopción del sistema.
- Laboratorios prácticos sobre analítica conversacional y BI generativa integrada.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un programa de capacitación adaptado a sus necesidades, por favor contáctenos para coordinarlo.
Calidad y observabilidad para WrenAI: evaluación, ajuste de prompts y monitorización
14 HorasWrenAI permite convertir lenguaje natural en consultas SQL y ofrece análisis impulsados por inteligencia artificial, lo que agiliza y simplifica el acceso a los datos. Para entornos empresariales, las prácticas de control de calidad y observabilidad son fundamentales para garantizar precisión, fiabilidad y cumplimiento normativo.
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y fiabilidad de las consultas generadas a partir del lenguaje natural. /li>
- Utilizar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento del sistema. /li>
- Supervisar cualquier variación en los patrones de consulta y su evolución temporal. /li>
- Integrar sistemas de registro de logs y herramientas de observabilidad en WrenAI. /li>
Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión guiada. /li>
- Ejercicios prácticos que abarcan la evaluación y el ajuste de prompts. /li>
- Laboratorios orientados a la integración de herramientas de observabilidad y monitorización. /li>
Opciones de personalización del curso
- Si desea un programa adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para gestionarlo. /li>
Desarrollo con la API de WrenAI: Aplicaciones, gráficos y conversión de lenguaje natural a SQL
14 HorasLa API de WrenAI constituye una interfaz eficaz para generar consultas SQL a partir de lenguaje natural, crear aplicaciones personalizadas e integrar gráficos en plataformas internas.
Este curso práctico dirigido por un instructor (presencial o en línea) está pensado para ingenieros de nivel intermedio que deseen emplear la API de WrenAI con fines concretos, como generar consultas SQL, crear visualizaciones y desarrollar aplicaciones.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Autenticarse y conectar sus aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e insertar gráficos mediante los puntos de conexión de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Estructura del curso
- Clases interactivas con debates guiados.
- Ejercicios prácticos sobre llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos aplicados que abarcan desarrollo de apps, generación de gráficos y flujos de datos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un plan formativo adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.
WrenAI Cloud Essenciales: Desde las fuentes de datos hasta los tableros de control
14 HorasWrenAI Cloud es una plataforma moderna diseñada para conectar fuentes de datos, modelar información y crear tableros de control interactivos.
Este entrenamiento presencial o en línea, dirigido por un instructor, está orientado a profesionales del sector de datos con nivel principiante e intermedio que deseen aprender cómo configurar WrenAI Cloud, modelar datos y visualizar insights mediante tableros de control.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar entornos en WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones útiles para el análisis.
- Desarrollar tableros de control interactivos que aporten insights empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados por el instructor.
- Prácticas prácticas en la configuración de la plataforma cloud y modelado de datos.
- Ejercicios concretos relacionados con la creación y visualización de tableros de control.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
WrenAI para el análisis financiero: Modelado de KPIs y paneles informativos conformes a la normativa
14 HorasWrenAI permite a los equipos financieros modelar indicadores clave de rendimiento, integrar métricas estandarizadas y diseñar paneles que cumplan con requisitos regulatorios y estándares de auditoría.
Este curso práctico dirigido por un instructor (presencial o en línea) va dirigido a profesionales financieros de nivel intermedio y avanzado que deseen utilizar WrenAI para crear modelos y paneles informativos financieros conformes con la normativa, que apoyen así la toma de decisiones y la gestión del riesgo.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Modelar KPIs y métricas financieras en WrenAI.
- Diseñar paneles informativos acordes a exigencias regulatorias y de auditoría.
- Integrar WrenAI con fuentes de datos financieros para generar reportes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas en análisis financiero y seguimiento del riesgo.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Ejercicios prácticos basados en modelos de datos financieros.
- Laboratorios aplicados al diseño de paneles y elaboración de reportes conforme a la normativa.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un programa adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Análisis en profundidad de WrenAI OSS: Modelado semántico, conversión de texto a SQL y mecanismos de protección
21 HorasWrenAI es una herramienta de BI generativa de código abierto que permite convertir lenguaje natural en consultas SQL y diseñar modelos semánticos para los datos.
Este curso práctico, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a ingenieros de datos, ingenieros analíticos e ingenieros de Machine Learning con conocimientos avanzados que deseen crear capas semánticas robustas, optimizar instrucciones de entrada y garantizar una generación fiable de consultas SQL.
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos que aseguren definiciones consistentes de métricas entre todos los equipos.
- Optimizar el rendimiento del proceso de conversión de texto a SQL para lograr mayor precisión y escalabilidad.
- Configurar mecanismos de protección que impidan la ejecución de consultas inválidas o potencialmente peligrosas.
- Integrar WrenAI OSS en pipelines de datos y flujos de trabajo analíticos.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Numerosas actividades prácticas para consolidar los conocimientos adquiridos.
- Aplicación real en un entorno de laboratorio virtual.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un diseño adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
WrenAI para equipos de producto: Análisis conversacional e inteligencia empresarial autogestionada
14 HorasWrenAI es una plataforma de análisis conversacional que convierte consultas realizadas en lenguaje natural en respuestas analíticas precisas, permitiendo a equipos sin conocimientos técnicos generar información valiosa de forma rápida y coherente.
Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para gerentes de producto, analistas e impulsores del uso de datos con conocimientos intermedios que deseen implementar el análisis conversacional y desarrollar capacidades de inteligencia empresarial autogestionada mediante WrenAI.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que aporten información fiable sobre el producto.
- Crear y mantener una capa estandarizada de métricas para garantizar la consistencia en los reportes.
- Utilizar eficazmente las funciones que convierten el lenguaje natural en consultas SQL para responder a preguntas relacionadas con el producto.
- Integrar dashboards autogestionados impulsados por WrenAI, junto con mecanismos de control, en los flujos de trabajo del equipo de producto.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate guiado.
- Laboratorios prácticos empleando WrenAI y conjuntos de datos de ejemplo.
- Taller: desarrollo de un dashboard autogestionado y un conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Si desean solicitar un programa de formación adaptado a sus necesidades, no duden en contactarnos para coordinarlo.
Implementación de WrenAI para SaaS: Integración de GenBI en productos orientados al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS incorporar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS para integrar Wren AI mediante su API Incorporada, configurar herramientas analíticas personalizadas y gestionar despliegues multitenant.
Esta formación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para responsables de productos SaaS, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack con nivel intermedio a avanzado, que deseen implementar WrenAI como solución analítica integrada en entornos SaaS.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Integrar WrenAI mediante la API Incorporada en aplicaciones destinadas al cliente.
- Implementar sistemas de BI conversacional personalizados con identidad visual específica.
- Diseñar despliegues multitenant seguros y escalables.
- Supervisar el uso del sistema, optimizar su rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos SaaS.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate entre participantes.
- Ejercicios prácticos utilizando la API Incorporada de WrenAI.
- Taller práctico: diseño e implementación de una función analítica personalizada para un caso concreto de SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Analítica operativa con Hojas de cálculo y la Biblioteca de Métricas de WrenAI
14 HorasLas Hojas de cálculo y la Biblioteca de Métricas de WrenAI permiten generar informes rápidamente mediante flujos de trabajo basados en inteligencia artificial, así como gracias a una colección de métricas empresariales predefinidas y multiplataforma.
Este curso práctico guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales del área operativa, tanto principiantes como de nivel intermedio, que deseen acelerar la elaboración de informes y el análisis mediante estas herramientas.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Crear hojas de cálculo impulsadas por IA para el análisis y reporte de datos.
- Aprovechar la Biblioteca de Métricas de WrenAI para utilizar KPIs estandarizados.
- Conectar las hojas de cálculo con diversas fuentes de datos para actualizaciones en tiempo real.
- Diseñar flujos de trabajo automatizados que simplifiquen la generación de informes operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates grupales.
- Ejercicios prácticos para crear hojas de cálculo con WrenAI.
- Trabajos concretos relacionados con métricas e indicadores clave de desempeño.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita un entrenamiento adaptado a sus necesidades, contáctenos para coordinarlo.