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

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.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos periféricos con recursos limitados.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está orientado a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines TinyML completas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y administrar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos periféricos.
• Implementar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar el entrenamiento con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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 España (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 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.

Este entrenamiento en vivo y presidido por un instructor en España (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 España (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.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware altamente restringido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a practicantes de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para su implementación con baja latencia y eficiencia en memoria en dispositivos embebidos.

Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor, respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados que operan en el borde de la red.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar las pipelines de TinyML e implementar técnicas de protección de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad propios de la inferencia de TinyML en dispositivo.
• Implementar mecanismos de protección de la privacidad para implementaciones de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar mejores prácticas para un manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del Curso

• Conferencias atractivas respaldadas por discusiones dirigidas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de este entrenamiento para alinearlo con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

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.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de baja potencia y plataformas incrustadas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Este curso de formación dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen integrar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en dispositivo para la autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Implementar y probar modelos AI livianos en plataformas de hardware incrustado.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Laboratorios prácticos centrados en tareas de robótica incrustada.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de la organización, se puede solicitar personalización.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y recursos limitados.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a practicantes intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.

Después de completar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles de bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en España (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.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a estudiantes de nivel principiante a intermedio que deseen construir aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al completar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

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

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación hands-on.
• Trabajo de proyectos en laboratorio en vivo con hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con su hardware específico o caso de uso, por favor contáctenos para organizarlo.

TinyML es un marco para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y con recursos limitados en el campo.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que mejoren la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes adquirirán la capacidad de:

• Construir e implementar modelos TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar la IA en el borde a los ecosistemas IoT para el monitoreo automático de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para el riego de precisión, la detección de plagas y el análisis ambiental.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica hands-on utilizando conjuntos de datos y dispositivos del mundo real.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio soportado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con sistemas agrícolas específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.