Aprendizaje Federado y IA de Bordes

Este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

6G y el Edge Inteligente es un curso de visión futurista que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para apoyar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a arquitectos de TI intermedios que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• Entender cómo 6G transformará la computación en el borde y las arquitecturas IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para latencias ultrabajas, alta banda ancha y operaciones autónomas.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras de borde listas para 6G que sean escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia 6G-borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios de diseño arquitectónico aplicados.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores opcionales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas de vanguardia Federated Learning y aplicarlas a proyectos de IA a gran escala.

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

• Optimice los algoritmos Federated Learning para mejorar el rendimiento.
• Maneja distribuciones de datos que no son IID en Federated Learning.
• Escale Federated Learning sistemas para implementaciones a gran escala.
• Aborde las consideraciones éticas, de seguridad y de privacidad en escenarios avanzados Federated Learning.

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.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resistentes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de implementación de modelos de IA en entornos de borde.

Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en IA optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
• Desplegar modelos a dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarlo.

La herramienta Ascend CANN de Huawei permite realizar inferencias de IA potentes en dispositivos de borde como el Ascend 310. CANN proporciona herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos donde los recursos de cálculo y memoria están limitados.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea u on-site) está destinado a desarrolladores e integradores de IA intermedios que desean desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Trabajo práctico con modelos y escenarios específicos del borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware virtual o físico del borde.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Combina el poder transformador de la inteligencia artificial con la agilidad del computo en la nube periférica en este curso integral. Aprende a implementar modelos de IA directamente en dispositivos de borde, desde comprender las arquitecturas CNN hasta dominar la distilación de conocimiento y el aprendizaje federado. Este entrenamiento práctico te equipará con habilidades para optimizar el rendimiento de la IA para el procesamiento y toma de decisiones en tiempo real en la nube periférica.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de Federated Learning y sus aplicaciones prácticas.

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

• Comprenda los principios de Federated Learning.
• Implementar algoritmos básicos Federated Learning.
• Aborde los problemas de privacidad de datos utilizando Federated Learning.
• Integre Federated Learning en los flujos de trabajo de IA existentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning técnicas para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

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

• Comprender los principios y beneficios de Federated Learning en las finanzas.
• Implemente Federated Learning modelos para aplicaciones financieras que preserven la privacidad.
• Analice los datos financieros de forma colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplique Federated Learning a escenarios financieros del mundo real, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning a escenarios de atención médica, lo que garantiza la privacidad de los datos y la colaboración efectiva entre instituciones.

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

• Comprender el papel de Federated Learning en la atención médica.
• Implemente modelos Federated Learning al tiempo que garantiza la privacidad de los datos del paciente.
• Colabore en el entrenamiento de modelos de IA en múltiples instituciones de atención médica.
• Aplique Federated Learning a estudios de casos de atención médica del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar Federated Learning para optimizar las soluciones de IoT y edge computing.

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

• Comprenda los principios y beneficios de Federated Learning en IoT y edge computing.
• Implemente Federated Learning modelos en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reduzca la latencia y mejore la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
• Aborde los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en los sistemas de IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar Federated Learning para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de la IA.

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

• Comprender los principios y beneficios de Federated Learning.
• Implemente modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad mediante técnicas Federated Learning.
• Aborde los desafíos de la privacidad de los datos en el entrenamiento descentralizado de IA.
• Aplique Federated Learning en escenarios del mundo real en varios sectores.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en España (en línea o presencial), está destinada a profesionales de AI y datos de nivel intermedio que desean entender e implementar técnicas de aprendizaje federado para el aprendizaje automático con protección de privacidad y soluciones de IA colaborativa en fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y las ventajas del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para colaboraciones seguras con datos sensibles.
• Explorar casos de estudio y ejemplos prácticos del aprendizaje federado en el sector de la salud y las finanzas.