Aprendizaje Federal en IoT y Computación en la Nube

Adéntrate en el innovador ámbito de la computación en el borde con este curso avanzado. Explora arquitecturas sofisticadas y aborda desafíos de integración, preparándote para aprovechar todo el potencial de la computación en el borde en diversos entornos empresariales. Adquiere experiencia en herramientas y metodologías de vanguardia para implementar, gestionar y optimizar soluciones de computación en el borde que satisfagan las necesidades específicas de cada industria.

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 curso dirigido por un instructor y en vivo en España (en línea o presencial) está destinado a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y el edge computing para mejorar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversos sectores.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del IoT y el edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y el edge computing en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas y escenarios de implementación del edge y cloud computing.
• Implementar soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

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 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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores que desean usar Edge Computing para descentralizar la administración de datos para un rendimiento más rápido, aprovechando los dispositivos inteligentes ubicados en la red de origen.

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

• Comprender los conceptos básicos y las ventajas de Edge Computing.
• Identifique los casos de uso y ejemplos en los que se puede aplicar Edge Computing.
• Diseñe y construya Edge Computing soluciones para un procesamiento de datos más rápido y costos operativos reducidos.

Construya una base sólida en el diseño y la gestión de una infraestructura de edge computing resiliente. Obtenga información sobre las infraestructuras de nube híbrida abiertas, la gestión de cargas de trabajo en diversas nubes y la garantía de flexibilidad y redundancia. Esta formación proporciona conocimientos esenciales sobre la creación de una infraestructura escalable y segura que respalde las necesidades dinámicas de las aplicaciones modernas con edge computing.

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 formación en vivo, guiada por un instructor en España (en línea o presencial), está dirigida a investigadores avanzados de IA, científicos de datos y especialistas en seguridad que desean implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos edge mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en IA Edge.
• Implementar modelos de aprendizaje federado usando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA en dispositivos edge distribuidos.
• Abordar los desafíos de privacidad y seguridad de datos en el aprendizaje federado.
• Implementar y monitorear sistemas de aprendizaje federado en aplicaciones 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 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 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.