Cursos de Internet de las cosas (IoT) en Madrid

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor y organizada en Madrid, está dirigida a desarrolladores IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos del Internet de las Cosas mediante n8n.

Al término del curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar e implementar n8n para la automatización de flujos de trabajo IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas del Internet de las Cosas mediante nodos y conectores de n8n.
• Diseñar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos IoT.
• Utilizar protocolos como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo en n8n.
• Supervisar, diagnosticar y optimizar los flujos de trabajo de automatización del Internet de las Cosas.

Esta formación presencial o virtual dirigida por un instructor en Madrid está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones del Internet de las Cosas y la computación periférica.

Al término del curso, los asistentes podrán:

• Entender los fundamentos y ventajas del Aprendizaje Federado en entornos IoT y de computación periférica.
• Implementar modelos basados en este método en dispositivos conectados a Internet para el procesamiento descentralizado de IA.
• Disminuir la latencia y fomentar una toma de decisiones más rápida dentro de entornos periféricos.
• Superar obstáculos inherentes a la privacidad de los datos y a las limitaciones técnicas en sistemas del Internet de las Cosas.

Este curso presencial o virtual, impartido por instructores en Madrid, 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 Madrid (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 capacitación presencial o en línea Madrid, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de TI y gerentes empresariales con nivel intermedio que deseen conocer el potencial del IoT y la computación edge para fomentar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en múltiples sectores.

Al concluir este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios básicos del IoT y la computación edge, así como su influencia en la transformación digital.
• Reconocer aplicaciones concretas del IoT y la computación edge en sectores industriales clave.
• Distinguir entre las arquitecturas de computación edge y cloud, así como sus distintos contextos de uso.
• Desarrollar e implementar soluciones de computación edge orientadas al mantenimiento predictivo y a la toma rápida de decisiones.

El objetivo de esta formación es explicar en qué consiste la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarles tanto las ventajas como los inconvenientes de estas interacciones tecnológicas (5G e IoT), así como las direcciones de desarrollo de una red que, desde sus inicios, ha sido pensada para el mundo inteligente.

Este curso avanzado invita a explorar a fondo el dinámico mundo de la computación perimetral, permitiendo comprender en detalle sus arquitecturas y enfrentar cualquier dificultad que surja durante su integración. Los participantes adquirirán destrezas valiosas para emplear herramientas modernas y metodologías probadas en la creación de soluciones perimetrales alineadas con los requerimientos de múltiples sectores empresariales.

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.

Adquiera una base sólida para crear y gestionar una infraestructura perimetral resistente. Conozca los aspectos clave de las infraestructuras híbridas en la nube abierta, la distribución de cargas entre distintas nubes y cómo asegurar flexibilidad y redundancia. Este entrenamiento proporciona conocimientos esenciales para diseñar una arquitectura escalable y segura capaz de atender las demandas dinámicas de las aplicaciones actuales mediante la computación perimetral.

En esta formación práctica dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a maximizar el rendimiento de Nginx configurándolo, supervisándolo y solucionando problemas para gestionar diversos tipos de tráfico HTTP/TCP. Se estudiará cómo establecer los parámetros más importantes en Nginx, así como en el sistema operativo y la máquina virtual con el fin de aprovechar al máximo sus capacidades.