Curso de TinyML: Ejecutando IA en Dispositivos de Banda Ancha con Potencia Ultra Baja
TinyML está revolucionando la IA al permitir el aprendizaje automático de ultra-bajo consumo en microcontroladores y dispositivos perimetrales con recursos limitados.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u on-site) se dirige a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT y investigadores de IA que desean implementar técnicas TinyML para aplicaciones impulsadas por IA en hardware eficiente energéticamente.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de TinyML y la IA perimetral.
- Implementar modelos AI livianos en microcontroladores.
- Optimizar la inferencia AI para un consumo de bajo poder.
- Integrar TinyML con aplicaciones IoT del mundo real.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación prácticas en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a TinyML
- ¿Qué es TinyML?
- ¿Por qué ejecutar IA en microcontroladores?
- Desafíos y beneficios de TinyML
Configuración del Entorno de Desarrollo TinyML
- Visión general de las cadenas de herramientas TinyML
- Instalando TensorFlow Lite para Microcontroladores
- Trabajando con Arduino IDE y Edge Impulse
Construyendo y Desplegando Modelos TinyML
- Entrenamiento de modelos AI para TinyML
- Conversión y compresión de modelos AI para microcontroladores
- Despliegue de modelos en hardware de bajo consumo
Optimizando TinyML para la Eficiencia Energética
- Técnicas de cuantización para la compresión del modelo
- Consideraciones sobre latencia y consumo energético
- Equilibrar rendimiento y eficiencia energética
Inferencia en Tiempo Real en Microcontroladores
- Procesamiento de datos de sensores con TinyML
- Ejecución de modelos AI en Arduino, STM32 y Raspberry Pi Pico
- Optimización de inferencia para aplicaciones en tiempo real
Integración de TinyML con Aplicaciones IoT y Edge Computing
- Conectando TinyML con dispositivos IoT
- Comunicación inalámbrica y transmisión de datos
- Despliegue de soluciones AI para IoT
Aplicaciones del Mundo Real y Tendencias Futuras
- Casos de uso en salud, agricultura e industria
- El futuro de la IA de ultra bajo consumo
- Próximos pasos en la investigación y despliegue de TinyML
Resumen y Pasos Futuros
Requerimientos
- Comprensión de sistemas embebidos y microcontroladores
- Experiencia con fundamentos de IA o aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de programación en C, C++ u Python
Publlico objetivo
- Ingenieros embebidos
- Desarrolladores de IoT
- Investigadores de IA
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
- Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
- Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
- Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
- Aborde las consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA perimetral.
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- Instalar y configurar el entorno de edge computing.
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- Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
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- Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
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- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Instale y configure entornos de IA perimetral.
- Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
- Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
- Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
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- Comprenda el papel de la IA perimetral en la automatización industrial.
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- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en los procesos de fabricación.
- Optimice los procesos industriales utilizando Edge AI.
- Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos industriales.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
- Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
- Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
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- Comprenda los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en Edge AI.
- Desarrolle y optimice modelos de IA con TensorFlow Lite.
- Implemente TensorFlow modelos Lite en varios dispositivos perimetrales.
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- Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en la frontera.
- Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
- Entrenar, optimizar e implementar 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 eficiencia energética y restricciones de memoria.
Optimizando Modelos de IA para Dispositivos Edge
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar los modelos de IA para la implementación en el borde.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos y los requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Aplique técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
- Utilice métodos de cuantificación para mejorar la eficiencia del modelo en el hardware perimetral.
- Implemente técnicas de poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
- Implemente modelos de IA optimizados en varios dispositivos perimetrales.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores de ética de IA que deseen proteger e implementar éticamente soluciones de IA perimetrales.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
- Implemente las mejores prácticas para proteger los dispositivos y los datos perimetrales.
- Desarrolle estrategias para mitigar los riesgos de seguridad en las implementaciones de IA perimetral.
- Abordar las consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.
- Realice evaluaciones y auditorías de seguridad para las aplicaciones de IA perimetral.
Introducción a TinyML
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y deploy modelos de IA en microcontroladores.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
- Implementar modelos ligeros de IA en microcontroladores y dispositivos edge.
- Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
- Aplicar TinyML a aplicaciones del mundo real como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
- Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
- Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
- Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
- Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.