TinyML para Aplicaciones de IoT

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado para profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen desarrollar, optimizar e implementar pipelines TinyML completas.

Al finalizar este entrenamiento, 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 periféricos.
• Implementar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar el entrenamiento con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o presencial) está destinado a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y el edge computing para mejorar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversos sectores.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del IoT y el edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y el edge computing en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas y escenarios de implementación del edge y cloud computing.
• Implementar soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA al borde (Edge AI) para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades de procesamiento y análisis de datos inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA al borde y su aplicación en IoT.
• Configurar entornos de IA al borde para dispositivos IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones IoT.
• Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integrar la IA al borde con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en IA al borde para IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores que desean usar Edge Computing para descentralizar la administración de datos para un rendimiento más rápido, aprovechando los dispositivos inteligentes ubicados en la red de origen.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y las ventajas de Edge Computing.
• Identifique los casos de uso y ejemplos en los que se puede aplicar Edge Computing.
• Diseñe y construya Edge Computing soluciones para un procesamiento de datos más rápido y costos operativos reducidos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar Federated Learning para optimizar las soluciones de IoT y edge computing.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los principios y beneficios de Federated Learning en IoT y edge computing.
• Implemente Federated Learning modelos en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reduzca la latencia y mejore la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
• Aborde los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en los sistemas de IoT.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán sobre los diversos aspectos de NB-IoT (también conocido como LTE Cat NB1) a medida que desarrollan e implementan una aplicación basada en NB-IoT de muestra.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identifique los diferentes componentes de NB-IoT y cómo encajar para formar un ecosistema.
• Comprender y explicar las características de seguridad integradas en los dispositivos NB-IoT.
• Desarrolle una aplicación sencilla para rastrear NB-IoT dispositivos.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de hardware altamente restringidos.

Este curso, dirigido por un instructor (ya sea en línea o presencial), está orientado a profesionales avanzados que buscan optimizar modelos TinyML para su despliegue con baja latencia y alta eficiencia en memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin comprometer la precisión.
• Evaluar modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Analizar los compromisos entre rendimiento, precisión y limitaciones de hardware.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por un instructor, acompañadas de 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 un entrenamiento a medida alineado con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

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

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de nivel avanzado que buscan asegurar las pipelines de TinyML e implementar técnicas de protección de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad específicos para la inferencia de TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos de protección de la privacidad para las aplicaciones de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar mejores prácticas para un manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de este entrenamiento para alinearlo con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

ThingsBoard es una plataforma de IoT de código abierto que ofrece la gestión de dispositivos, la recopilación de datos, el procesamiento y la visualización para su solución de IoT.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar ThingsBoard en sus soluciones de IoT.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar ThingsBoard
• Entender los fundamentos de las características y la arquitectura de ThingsBoard
• Desarrollar aplicaciones de IoT con ThingsBoard
• Integrar ThingsBoard con Kafka para el enrutamiento de datos de telemetría de dispositivos
• Integrar ThingsBoard con Apache Spark para la agregación de datos desde múltiples dispositivos

Audiencia

• Ingenieros de software
• Ingenieros de hardware
• Desarrolladores

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarla.

Este 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.

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

Este curso de formación, dirigido por instructores (tanto en línea como presencial), está orientado a profesionales avanzados que deseen incorporar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligentes.

Al concluir este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en dispositivo para la autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Implementar y probar modelos AI livianos en plataformas de hardware incrustado.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de la organización, se puede solicitar una personalización a medida.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT y investigadores de IA que desean implementar técnicas TinyML para aplicaciones con IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y AI en la red periférica (edge).
• Implementar modelos de IA livianos en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un bajo consumo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones IoT del mundo real.

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

Este curso, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para profesionales intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por la inteligencia artificial.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es una aproximación al aprendizaje automático diseñada específicamente para dispositivos pequeños y con recursos limitados.

Este curso impartido por un instructor, ya sea en línea o presencial, está dirigido a estudiantes de nivel principiante e intermedio que deseen desarrollar aplicaciones funcionales de TinyML utilizando Raspberry Pi, Arduino y microcontroladores similares.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:

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

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por un instructor y discusiones orientadas.
• Ejercicios prácticos y experimentación hands-on.
• Trabajo en proyectos de laboratorio con hardware real.

Opciones de personalización del curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con su hardware específico o caso de uso, por favor contáctenos para organizarlo.