TinyML para Aplicaciones de IoT

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.

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 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 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.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España, los participantes aprenderán sobre los diversos aspectos de NB-IoT (también conocido como LTE Cat NB1) a medida que desarrollan e implementan una aplicación basada en NB-IoT de muestra.

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

• Identifique los diferentes componentes de NB-IoT y cómo encajar para formar un ecosistema.
• Comprender y explicar las características de seguridad integradas en los dispositivos NB-IoT.
• Desarrolle una aplicación sencilla para rastrear NB-IoT dispositivos.

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.

ThingsBoard es una plataforma de IoT de código abierto que ofrece gestión de dispositivos, recopilación de datos, procesamiento y visualización para su solución de IoT.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar ThingsBoard en sus soluciones de IoT.

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

• Instalar y configurar ThingsBoard
• Comprender los fundamentos de ThingsBoard características y arquitectura
• Cree aplicaciones de IoT con ThingsBoard
• Integración ThingsBoard con Kafka para el enrutamiento de datos de dispositivos de telemetría
• Integración ThingsBoard con Apache Spark para la agregación de datos desde múltiples dispositivos

Audiencia

• Ingenieros de software
• Ingenieros de hardware
• Desarrolladores

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT y investigadores de IA que desean implementar técnicas TinyML para aplicaciones con IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y AI en la red periférica (edge).
• Implementar modelos de IA livianos en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un bajo consumo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones IoT del mundo real.

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.

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.