Introducción a TinyML

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

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o en sitio), está diseñada para profesionales técnicos de nivel avanzado que desean diseñar, optimizar e implementar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán a:

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

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar la capacitación a cadenas de herramientas específicas, tarjetas de hardware o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para organizarlo.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos 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 modelos de IA para mejorar la eficiencia energética y cumplir con las limitaciones de memoria.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos extremadamente limitados.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen optimizar modelos TinyML para su despliegue de baja latencia y eficiente en uso de memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones adaptadas a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para personalizar el programa.

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar las tuberías de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes estarán en capacidad de:

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

Formato del curso

• Conferencias dinámicas respaldadas por discusiones lideradas por expertos.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión adaptada de esta capacitación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

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

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen 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.
• Desplegar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Laboratorios prácticos enfocados 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 una organización, la personalización puede organizarse bajo solicitud.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos, desarrolladores de IoT e investigadores de IA de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones impulsadas por IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el borde.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para reducir el consumo 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 capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está diseñada para profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector salud.

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

• 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 insights impulsados por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con limitaciones de potencia y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, confiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de demostraciones en vivo y discusión interactiva.
• Práctica directa con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones adaptadas a dispositivos de salud específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros de sistemas integrados y profesionales de la inteligencia artificial que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar modelos de TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.

TinyML es un enfoque de aprendizaje automático optimizado para dispositivos pequeños con recursos limitados.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen crear aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y otros microcontroladores similares.

Al finalizar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Recopilar y preparar datos para proyectos de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos pequeños de aprendizaje automático para entornos de microcontroladores.
• Implementar modelos de TinyML en Raspberry Pi, Arduino y placas relacionadas.
• Desarrollar prototipos integrados de IA de extremo a extremo.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por un instructor y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación directa.
• Trabajo en proyectos de laboratorio en vivo con hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones adaptadas a su hardware específico o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

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

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está diseñada para profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente que mejoren la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes adquirirán la capacidad de:

• Construir y desplegar modelos TinyML para aplicaciones de sensores agrícolas.
• Integrar IA en el borde en ecosistemas de IoT para el monitoreo automatizado de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para riego de precisión, detección de plagas y análisis ambiental.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones técnicas aplicadas.
• Práctica hands-on con conjuntos de datos y dispositivos del mundo real.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio con soporte.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones adaptadas a sistemas agrícolas específicos, contáctenos para personalizar el programa.