IA en el borde de la red para sistemas autónomos

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.

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

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

6G y el Borde Inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de las tecnologías inalámbricas de 6G con la computación en el borde, los ecosistemas de IoT y el procesamiento de datos impulsado por IA para soportar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está 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 de borde inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y de IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, de alta banda ancha y ultra baja latencia.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde listas para el 6G, escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar los modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia entre el 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Análisis de casos prácticos y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores (opcionales).

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
• Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes capaces de resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos de borde.

Las unidades MLU (Machine Learning Units) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para unidades MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el tiempo de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con las funciones de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.

Esta formación impartida por instructores, disponible en formato en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotec de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis de Edge AI en tiempo real.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean comprender en profundidad Edge AI, desde su concepción hasta su implementación práctica, incluyendo su configuración y despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
• Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
• Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar consideraciones éticas y buenas prácticas en la implementación de Edge AI.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de AI de nivel intermedio a avanzado, así como a profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del AI en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos en el borde para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar modelos de AI para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
• Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
• Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector de la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector de la salud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA en el borde en la automatización industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en la automatización industrial.
• Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el borde.
• Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
• Optimizar procesos industriales mediante el uso de IA en el borde.
• Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos industriales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar sus aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento inteligente de datos y analítica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar 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 de IoT.
• Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas de IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en el uso de IA en el borde para IoT.

La inteligencia artificial en el borde (Edge AI) consiste en implementar modelos de IA directamente en dispositivos y máquinas ubicados en el borde de la red, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real con una latencia mínima.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en las instalaciones), está dirigida a profesionales avanzados de sistemas integrados y IoT que deseen desplegar lógica y sistemas de control impulsados por IA en entornos de fabricación donde la velocidad, la fiabilidad y la operación sin conexión son críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los beneficios de los sistemas Edge AI.
• Construir y optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos integrados.
• Utilizar herramientas como TensorFlow Lite y OpenVINO para inferencia de baja latencia.
• Integrar la inteligencia en el borde con sensores, actuadores y protocolos industriales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.