TinyML con Raspberry Pi y Arduino

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos de borde con recursos limitados.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que desean diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de borde.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la capacitación con herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las restricciones de memoria.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos muy limitados.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para lograr implementaciones con baja latencia y eficiencia en el uso de memoria en dispositivos integrados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas comparativas de modelos TinyML para evaluar la latencia, el consumo de memoria y la eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos de borde (edge).
• Evaluar los compromisos entre el rendimiento, la precisión y las restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por instructores respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas de rendimiento comparativo.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada alineada con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para adaptar el programa.

TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar los pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia de TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de inteligencia artificial en el borde.
• Fortalecer los modelos de TinyML y los sistemas embebidos frente a amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias dinámicas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para adaptarla a sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde (edge).
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo energético.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo y plataformas integradas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean integrar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Implementar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware integrado.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Laboratorios prácticos centrados en tareas de robótica embebida.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de cada organización, la personalización puede organizarse bajo solicitud.

Esta formación en vivo con instructivo en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones de IA impulsadas por hardware eficiente desde el punto de vista energético.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML e IA en el borde.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un consumo bajo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y recursos limitados.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud.

Después de completar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la fiabilidad y la seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias apoyadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada que se alinee con dispositivos de atención médica específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados, directamente en el campo.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está diseñada para profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que mejoren la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes podrán:

• Crear e implementar modelos de TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar inteligencia artificial en el borde de la red (edge AI) en ecosistemas de IoT para la monitorización automatizada de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para riego de precisión, detección de plagas y análisis ambientales.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica manual utilizando conjuntos de datos y dispositivos del mundo real.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio soportado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitación personalizada alineada con sistemas agrícolas específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.