Cursos de Edge AI en España

Este curso práctico dirigido por un instructor (tanto online como presencial) está orientado a investigadores avanzados en inteligencia artificial, científicos de datos y especialistas en seguridad que buscan implementar estrategias de aprendizaje federado para entrenar modelos en múltiples dispositivos periféricos manteniendo intacta la privacidad de los datos.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos y ventajas del aprendizaje federado aplicado a la IA en dispositivos periféricos.
• Desarrollar modelos utilizando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Mejorar el rendimiento de los algoritmos de entrenamiento en entornos distribuidos de dispositivos periféricos.
• Superar obstáculos relacionados con la protección de datos y la seguridad en los sistemas basados en aprendizaje federado.
• Poner en marcha e inspeccionar el funcionamiento real de dichos sistemas.

Esta capacitación práctica guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está orientada a profesionales del sector agrícola con conocimientos básicos o intermedios, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones basadas en IA en el extremo para la agricultura inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el extremo en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones automatizadas para el riego y la medición del entorno.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante el análisis en tiempo real facilitado por IA en el extremo.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales avanzados en ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores del IoT que deseen implementar medidas seguras y estrategias resilientes para sistemas de inteligencia artificial distribuidos.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos y vulnerabilidades asociados a la implementación de IA en el perímetro.
• Emplear técnicas criptográficas y mecanismos de autenticación para proteger los datos.
• Crear arquitecturas resistentes capaces de contrarrestar ataques cibernéticos.
• Desplegar modelos de IA siguiendo prácticas adecuadas y seguras en entornos perimetrales.

Este entrenamiento presencial y guiado por un instructor en España (en línea o in situ) está destinado a profesionales del sector minorista, desarrolladores de IA y analistas empresariales con conocimientos básicos o intermedios, interesados en aplicar soluciones basadas en IA en el Edge para implementar sistemas de pago inteligentes sin cajeros, gestionar inventarios y personalizar la interacción con los clientes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Entender cómo la IA en el Edge mejora las operaciones y la experiencia del cliente en el retail.
• Implementar sistemas de pago inteligentes basados en IA sin intervención humana.
• Optimizar la gestión del inventario utilizando seguimiento y análisis en tiempo real.
• Aplicar visión por computadora e IA para diseñar experiencias personalizadas dentro de las tiendas.

Esta capacitación guiada por un instructor España, disponible tanto presencialmente como a distancia, está pensada para profesionales intermedios de telecomunicaciones, ingenieros en IA y expertos en IoT que quieran descubrir cómo las redes 5G impulsan el desarrollo de aplicaciones basadas en IA en el Edge.

Al término del programa, los asistentes estarán preparados para:

• Entender los principios básicos del 5G y su relación con la IA en entornos periféricos.
• Implementar modelos de IA adecuados para operar en contextos donde se requiere una latencia mínima dentro de redes 5G.
• Desplegar sistemas capaces de actuar en tiempo real mediante el uso combinado de IA periférica y conexión 5G.
• Ajustar adecuadamente las cargas de trabajo de IA para maximizar su eficiencia en dispositivos remotos.

Este curso práctico, dirigido por instructores y realizado <en> (en línea o presencial), está orientado a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral con nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de inteligencia artificial ligeros para su uso en dispositivos cuya capacidad es limitada.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos previamente entrenados idóneos para implementación en dispositivos perimetrales.
• Aplicar técnicas como la cuantización y la poda, entre otras de compresión, a fin de reducir el volumen del modelo y su latencia.
• Efectuar ajustes finos mediante aprendizaje por transferencia para potenciar el desempeño del modelo en tareas específicas.
• Implementar modelos optimizados sobre plataformas de hardware perimetral genuinas.

Este curso presencial o virtual, dirigido por instructores en España, está destinado a ingenieros de visión por computadora, desarrolladores de IA y profesionales del sector IoT con nivel intermedio o avanzado que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para su procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al término del mismo, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios básicos de la Inteligencia Artificial en el Edge y sus aplicaciones prácticas en visión por computadora.
• Implementar modelos profundamente optimizados en dispositivos periféricos para el análisis en tiempo real de imágenes y videos.
• Aplicar herramientas como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue adecuado de modelos de IA.
• Perfeccionar los modelos con objeto de obtener mayor rendimiento, menor consumo energético y latencia mínima durante la inferencia.

Esta formación presencial o online, dirigida por un instructor en España, está diseñada para ingenieros especializados en sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores que deseen aplicar técnicas TinyML en el desarrollo de soluciones basadas en IA sobre hardware con un bajo consumo energético.

Al concluir esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos esenciales de TinyML y la inteligencia artificial en entornos periféricos.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar el procesamiento mediante inteligencia artificial para reducir el consumo energético.
• Integrar TinyML en proyectos reales de Internet de las Cosas.

Esta capacitación presencial o virtual, impartida por un instructor en España, está dirigida a ingenieros robóticos, desarrolladores de IA y especialistas en automatización con conocimientos intermedios o avanzados que deseen implementar la IA en el borde para aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en los sistemas autónomos.
• Implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para lograr operaciones robóticas en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la IA para una toma de decisiones con baja latencia.
• Integrar visión por computadora y fusión de sensores para lograr la autonomía robótica.

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.

Esta capacitación presencial o online dirigida por un instructor está destinada a ingenieros de IA avanzados, desarrolladores embebidos e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo energético.

Al término del curso, los asistentes podrán:

• Entender las limitaciones y retos de ejecutar IA en hardware energéticamente eficiente.
• Optimizar redes neuronales para inferencias con mínimo consumo eléctrico.
• Aplicar métodos como la cuantización, el podado y otras técnicas de compresión de modelos.
• Implementar modelos de IA en dispositivos periféricos logrando un gasto energético reducido.

Esta capacitación práctica, impartida por instructores en España (de forma presencial o online), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros embebidos e ingenieros robóticos que desean optimizar y desplegar modelos de inteligencia artificial en plataformas NVIDIA Jetson para aplicaciones periféricas.

Al concluir esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en dispositivos periféricos y el hardware de NVIDIA Jetson.
• Optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
• Utilizar TensorRT para acelerar la inferencia del aprendizaje profundo.
• Desplegar modelos de IA mediante el SDK JetPack y ONNX Runtime.

Este taller presencial o en línea, impartido por un instructor (España), está destinado a desarrolladores de IA con conocimientos intermedios, ingenieros del aprendizaje automático y arquitectos de sistemas interesados en la optimización de modelos para entornos periféricos.

Al concluirlo, los asistentes serán capaces de:

• Entender las dificultades y requisitos inherentes a la implementación de modelos en dispositivos periféricos.
• Aplicar técnicas de compresión para disminuir el volumen y la complejidad de los modelos de IA.
• Emplear métodos de cuantización con el fin de aumentar su eficacia operativa en hardware periférico.
• Poner en práctica estrategias como el podado para mejorar, asimismo, su desempeño global.
• Implementar dichos modelos optimizados en una amplia variedad de dispositivos periféricos.

Esta capacitación presencial o online, impartida por instructores, está orientada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que deseen adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos en diversas aplicaciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales del uso de IA en el borde y sus ventajas.
• Configurar correctamente el entorno de computación periférica.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos del borde.
• Implementar soluciones prácticas basadas en IA en dichos dispositivos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Atender cuestiones éticas y de seguridad relacionadas con las aplicaciones de IA en el borde.

Esta capacitación presencial o online, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales del sector financiero con nivel intermedio, desarrolladores fintech y especialistas en Inteligencia Artificial que deseen implementar soluciones basadas en IA en el extremo dentro de instituciones financieras.

Al concluir esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel que desempeña la Inteligencia Artificial en el extremo dentro del sector financiero.
• Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando IA en el extremo.
• Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por inteligencia artificial.
• Aplicar la Inteligencia Artificial en el extremo para gestionar riesgos y tomar decisiones estratégicas.
• Desplegar y administrar soluciones basadas en IA en el extremo dentro de entornos financieros.

Esta formación presencial o online, a cargo de instructores expertos, está dirigida a ingenieros industriales, profesionales manufactureros y desarrolladores de IA de nivel intermedio que quieren integrar soluciones basadas en Inteligencia Artificial en el extremo de la red dentro del contexto de la automatización industrial.

Al término del curso, los participantes estarán capacitados para:

• Entender cuál es el rol de esta tecnología en el entorno industrial.
  
• Desarrollar e implementar planes de mantenimiento predictivo con dicha IA.
  
• Utilizar técnicas computacionales para mejorar el control cualitativo en procesos manufactureros.
  
• Aprovecharla para optimizar toda clase de operaciones industriales.
  
• Implementar y gestionar correctamente sus soluciones en entornos reales.
  

La Inteligencia Artificial en el perímetro consiste en implementar modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos y máquinas ubicados al borde de la red, lo que permite una toma de decisiones instantánea con mínima latencia.

Esta capacitación presencial o virtual, impartida por instructores especializados, está dirigida a profesionales avanzados del sector embebido y de IoT que deseen implementar sistemas de control e inteligencia basados en IA en entornos industriales donde la rapidez, fiabilidad y operación sin conexión son factores críticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las ventajas de los sistemas de Inteligencia Artificial en el perímetro.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos embebidos.
• Utilizar herramientas como TensorFlow Lite y OpenVINO para lograr inferencias con baja latencia.
• Integrar la inteligencia periférica con sensores, actuadores y protocolos industriales.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones guiadas.
• Numerosos ejercicios prácticos para afianzar los conocimientos.
• Implementación directa en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para gestionarlo.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores España, está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el extremo.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su relevancia dentro del ámbito de la IA en el extremo.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA mediante TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Crear aplicaciones prácticas basadas en IA en el extremo utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación presencial o online dirigida por un instructor está pensada para planificadores urbanos, ingenieros civiles y gestores de proyectos de ciudades inteligentes con nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el perímetro para impulsar iniciativas urbanas.

Al finalizar el curso, los asistentes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el perímetro dentro de las infraestructuras de las ciudades inteligentes.
• Implementar soluciones basadas en esta tecnología para gestionar el tráfico y realizar tareas de vigilancia.
• Optimizar los recursos urbanos mediante el uso de la IA en el perímetro.
• Integrar dicha inteligencia artificial con los sistemas ya existentes en las ciudades inteligentes.
• Abordar cuestiones éticas y regulatorias que surgen al desplegar esta tecnología en entornos urbanos.

Esta capacitación presencial o online, dirigida por un instructor, va dirigida a profesionales intermedios en ciberseguridad, administradores de sistemas e investigadores éticos interesados en implementar aplicaciones perimetrales seguras y conforme a criterios éticos.

Al finalizar el curso, los asistentes serán capaces de:

• Entender las dificultades particulares en materia de protección de datos y seguridad dentro del ámbito perimetral.
• Poner en práctica métodos recomendados para salvaguardar tanto hardware como información crítica.
• Diseñar planes viables orientados a prevenir y minimizar vulnerabilidades tecnológicas.
• Considerar aspectos morales inherentes y mantenerse en conformidad normativa.
• Llevar a cabo auditorías y valoraciones técnicas orientadas al cumplimiento de seguridad.

Esta capacitación presencial o online, impartida por un instructor (España), está dirigida a ingenieros robóticos de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores en IA que deseen utilizar la IA en el borde con el fin de crear innovadoras soluciones para sistemas autónomos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel y las ventajas de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA aptos para procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robots.
• Diseñar y optimizar sistemas de control mediante el uso de IA en el borde.
• Abordar aspectos éticos y regulatorios vinculados a la aplicación de IA en sistemas autónomos.

Este taller presencial o online, impartido por instructores, va dirigido a profesionales del sector salud con conocimientos intermedios, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA en el perímetro para crear soluciones médicas innovadoras.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel y las ventajas de la IA en el perímetro dentro del ámbito sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales destinados a aplicaciones médicas.
• Incorporar soluciones basadas en IA en el perímetro en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA perimetral.
• Abordar aspectos éticos y normativos relacionados con el uso de la IA en entornos sanitarios.

La IA en el perímetro permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos embebidos o con recursos limitados, lo que reduce la latencia y el consumo energético, además de potenciar la autonomía y privacidad en sistemas robóticos.

Este taller presencial o online, dirigido por un instructor, está orientado a desarrolladores embebidos e ingenieros roboticistas de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en hardware robótico mediante TinyML y marcos de trabajo para IA en el perímetro.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el perímetro aplicados a robótica.
• Convertir e implementar modelos de IA para su inferencia en dispositivos.
• Optimizar modelos en términos de velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el perímetro dentro de arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos en entornos reales.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates.
• Practicas guiadas utilizando herramientas de TinyML y marcos para IA en el perímetro.
• Ejercicios prácticos sobre plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, contáctenos para coordinar los detalles.

Este curso de vanguardia explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el edge, los ecosistemas IoT y el procesamiento de datos impulsado por inteligencia artificial para desarrollar infraestructuras adaptativas, de baja latencia e inteligentes.

Se trata de una capacitación presencial o virtual, guiada por un instructor, dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas Edge inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará la computación en el edge y las arquitecturas IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos capaces de funcionar con latencia ultrabaja, alto ancho de banda y autonomía operativa.
• Integrar inteligencia artificial y analítica de datos en el edge para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras Edge escalables, seguras y resilientes preparadas para el 6G.
• Evaluar los modelos empresariales y operativos derivados de la convergencia entre 6G y el edge.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates y discusiones.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
• Simulaciones prácticas, incluyendo el uso opcional de herramientas Edge o basadas en contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos.

Esta formación presencial o online dirigida por un instructor está pensada para profesionales, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que desean dominar las últimas innovaciones en IA en el borde, optimizar sus modelos para su despliegue sobre dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas dentro de diferentes sectores industriales.

Al término del curso, los participantes serán capaces de:

• Explorar metodologías avanzadas para el desarrollo y la optimización de modelos en entornos periféricos.
• Implementar técnicas innovadoras para desplegar estos modelos sobre dichos dispositivos.
• Utilizar herramientas especializadas y frameworks de última generación para aplicaciones sofisticadas de IA en el borde.
• Optimizar tanto el rendimiento como la eficiencia energética de dichas soluciones.
• Investigar usos prácticos novedosos así como las tendencias emergentes del sector.
• Abordar cuestiones éticas y de seguridad vinculadas al despliegue de IA en entornos periféricos.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite realizar inferencias de IA potentes en dispositivos periféricos como el Ascend 310. CANN ofrece herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con limitaciones de computación y memoria.

Esta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos Ascend mediante el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Crear pipelines de inferencia ligeros con MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento de los modelos en entornos con recursos limitados de computación y memoria.
• Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos prácticos del mundo real en dispositivos periféricos.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos en laboratorio con modelos y escenarios propios del entorno periférico.
• Ejemplos de implementación en tiempo real tanto en hardware virtual como físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso presencial o virtual, impartido por instructores en España, está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que deseen aprovechar la Inteligencia Artificial en el perímetro para potenciar sus aplicaciones IoT mediante procesamiento inteligente de datos y análisis avanzado.

Al finalizar, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la Inteligencia Artificial en el perímetro y su aplicación en sistemas IoT.
• Configurar entornos de Inteligencia Artificial en el perímetro para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos destinados a aplicaciones IoT.
• Realizar procesamiento de datos y toma de decisiones en tiempo real dentro de sistemas IoT.
• Integrar la Inteligencia Artificial en el perímetro con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar las consideraciones éticas y buenas prácticas al aplicar esta tecnología en entornos IoT.

Esta formación práctica y guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores IoT de nivel intermedio, ingenieros de sistemas embebidos y profesionales del ámbito de la IA que deseen implementar TinyML para tareas como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías y aplicaciones con sensores inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en el entorno IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo para TinyML orientado a proyectos IoT.
• Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para lograr un uso eficiente de energía y memoria.

Esta formación práctica guiada por instructores en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean comprender en profundidad la IA en el Edge, desde su concepto hasta su implementación real, incluyendo aspectos de configuración y despliegue.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de la IA en el Edge.
• Configurar y preparar entornos para la IA en el Edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA destinados al uso en dispositivos periféricos.
• Implementar y gestionar aplicaciones basadas en IA en el Edge.
• Integrar la IA en el Edge con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar las consideraciones éticas y buenas prácticas al implementar soluciones de IA en el Edge.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor y organizado en España, está pensado para ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA con conocimientos intermedios que quieren implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al completarlo, los asistentes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en entornos periféricos.
• Configurar un entorno propicio para desarrollar soluciones con TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones prácticas basadas en TinyML.
• Adaptar los modelos de IA a condiciones específicas de eficiencia energética y capacidad de memoria.

Los MLU (Unidades de Aprendizaje Automático) de Cambricon son chips especializados en IA, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento tanto en dispositivos periféricos como en centros de datos.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de inteligencia artificial utilizando el framework BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar correctamente los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Diseñar y optimizar modelos basados en Python o C++ para su uso con las MLU de Cambricon.
• Desplegar dichos modelos en dispositivos periféricos o centros de datos que cuenten con el runtime Neuware.
• Integrar flujos de trabajo relacionados con el aprendizaje automático utilizando las funcionalidades de aceleración específicas de las MLU.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Practicar el uso de BANGPy y Neuware en labores de desarrollo e implementación.
• Ejercicios prácticos centrados en la optimización, integración y pruebas de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Si desea un entrenamiento adaptado a su modelo concreto de hardware Cambricon o caso de uso particular, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Esta formación práctica guiada por un instructor en España (online o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI principiantes que deseen comprender los fundamentos de la IA en el Edge y sus aplicaciones básicas.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA en el Edge.
• Configurar entornos adecuados para el desarrollo con IA en el Edge.
• Desarrollar e implementar aplicaciones sencillas basadas en IA en el Edge.
• Identificar y entender los casos de uso y ventajas que ofrece esta tecnología.

En este curso integral, fusionará el poder transformador de la inteligencia artificial con la flexibilidad inherente a la computación distribuida. Aprenderá a implementar modelos de IA directamente en dispositivos periféricos, desde comprender las arquitecturas básicas de CNN hasta dominar conceptos como la destilación del conocimiento y el aprendizaje federado. Esta formación práctica le dotará de los recursos necesarios para optimizar el desempeño de sistemas basados en IA, propiciando procesamiento e implementación de decisiones casi instantáneas dentro del entorno Edge.