Aprendizaje Federado e Inteligencia Artificial en el Borde

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 formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas de vanguardia de Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de IA de gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar algoritmos de Aprendizaje Federado para mejorar el rendimiento.
• Gestionar distribuciones de datos no IID en el Aprendizaje Federado.
• Escalar los sistemas de Aprendizaje Federado para despliegues a gran escala.
• Abordar consideraciones de privacidad, seguridad y ética en escenarios avanzados de Aprendizaje Federado.

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 un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del Aprendizaje Federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del Aprendizaje Federado.
• Implementar algoritmos básicos de Aprendizaje Federado.
• Abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos utilizando el Aprendizaje Federado.
• Integrar el Aprendizaje Federado en los flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Costa Rica (en línea o en las instalaciones), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos y la inteligencia artificial colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en finanzas.
• Implementar modelos de aprendizaje federado para aplicaciones financieras que preservan la privacidad.
• Analizar datos financieros de manera colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplicar el aprendizaje federado a escenarios financieros del mundo real, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios de atención médica, garantizando la privacidad de los datos y una colaboración eficaz entre instituciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Aprendizaje Federado en la atención médica.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado asegurando la privacidad de los datos de los pacientes.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de atención médica.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a estudios de caso reales en el sector de la salud.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar el aprendizaje federado para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad utilizando técnicas de aprendizaje federado.
• Abordar los desafíos de la privacidad de datos en el entrenamiento de IA descentralizado.
• Aplicar el aprendizaje federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales intermedios de IA y datos que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para el aprendizaje automático que preserva la privacidad y soluciones de IA colaborativa en fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para proteger colaboraciones sensibles a los datos.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en el sector de la salud y las finanzas.