Aprendizaje Federado e IA en el Borde

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, dirigida por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o en el sitio), está diseñada para profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas de vanguardia en Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de IA a gran escala.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de agronegocios de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por inteligencia artificial.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de IA en el borde en tiempo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del Aprendizaje Federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos y la inteligencia artificial colaborativa en la industria financiera.

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

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en el sector financiero.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado para aplicaciones financieras que preserven 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 fraude y la gestión de riesgos.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el aprendizaje federado a escenarios de atención médica, asegurando la privacidad de los datos y una colaboración efectiva entre instituciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel del aprendizaje federado en el sector de la salud.
• Implementar modelos de aprendizaje federado garantizando la privacidad de los datos de los pacientes.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial entre múltiples instituciones de salud.
• Aplicar el aprendizaje federado a casos de estudio reales en el ámbito sanitario.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar el aprendizaje federado para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de IA.

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

• 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 los datos en el entrenamiento de IA descentralizada.
• Aplicar el aprendizaje federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos centrales y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para asegurar colaboraciones con datos sensibles.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en los sectores de salud y finanzas.