Edge AI para Visión Artificial: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), 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 de borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA de 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 de 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 con visión de futuro que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el borde, los ecosistemas de IoT y el procesamiento de datos impulsado por IA para respaldar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (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 podrán:

• Comprender cómo la tecnología 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y de IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con latencia ultra baja y alto ancho de banda.
• Integrar inteligencia artificial y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde preparadas para 6G que sean escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del curso

• Clases interactivas y sesiones de discusión.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores (opcional).

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación dirigida por instructores, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de IA, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y marcos 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 avanzadas éticas y de seguridad en los despliegues de IA en el borde.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología 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 establecer 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 las aplicaciones de IA en el borde.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigido a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que deseen implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Los MLU de Cambricon (Unidades de Aprendizaje Automático) son chips especializados de inteligencia artificial optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Este entrenamiento en vivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar este entrenamiento, 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 Cambricon MLU.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el runtime de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para el desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei habilita inferencia de IA potente en dispositivos de borde como el Ascend 310. CANN ofrece herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con restricciones de procesamiento y memoria.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 usando las herramientas de CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento de los modelos para entornos con recursos limitados de procesamiento y memoria.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y demostraciones en vivo.
• 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, contáctenos para coordinar los detalles.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido al personal de fuerzas del orden de nivel principiante que desea pasar del dibujo manual de rostros a la utilización de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento de imágenes digitales y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Fiji es un paquete de código abierto para el procesamiento de imágenes que incluye ImageJ (un programa de procesamiento de imágenes diseñado para imágenes científicas multidimensionales) y una variedad de complementos para el análisis de imágenes científicas.

En esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar la distribución de Fiji y su programa subyacente, ImageJ, para desarrollar una aplicación de análisis de imágenes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Utilizar las funciones avanzadas de programación y los componentes de software de Fiji para extender ImageJ.
• Unir grandes imágenes 3D a partir de mosaicos superpuestos.
• Actualizar automáticamente una instalación de Fiji al iniciar, gracias al sistema de actualización integrado.
• Elegir entre una amplia gama de lenguajes de scripting para desarrollar soluciones personalizadas de análisis de imágenes.
• Aplicar las potentes bibliotecas de Fiji, como ImgLib, en grandes conjuntos de datos de imágenes biológicas.
• Desplegar su aplicación y colaborar con otros científicos en proyectos similares.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
• Realizar análisis cuantitativo de imágenes, incluido el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante el uso de macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo según las necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

OpenCV (Librería de Código Abierto para Visión por Computador: http://opencv.org) es una librería de licencia BSD de código abierto que incluye cientos de algoritmos de visión por computador.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV en proyectos de visión por computador.

Este curso, impartido por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de software que deseen programar en Python con OpenCV 4 para aprendizaje profundo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Visualizar, cargar y clasificar imágenes y videos utilizando OpenCV 4.
• Implementar aprendizaje profundo en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
• Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes de alto impacto a partir de imágenes y videos.

La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Puede emplearse para determinar la existencia de características definidas en una imagen capturada, como la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de producción o las dimensiones especificadas de un componente. Se diferencia de la "reconocimiento de patrones" (que identifica patrones generales basándose en grandes colecciones de muestras relacionadas) en que define explícitamente qué estamos buscando y luego indica si el patrón esperado existe o no.

Formato del curso

• Este curso introduce los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones aplicado a la visión artificial.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos de tecnología de montaje superficial (SMT).

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación de procesos.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.