Cursos de Edge AI en Barranquilla

Esta capacitación, impartida por un instructor y realizada en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, científicos de datos y especialistas en seguridad que deseen implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos de borde, manteniendo la privacidad de los datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en la IA en el borde.
• Implementar modelos de aprendizaje federado utilizando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA en dispositivos de borde distribuidos.
• Abordar los desafíos de privacidad y seguridad de los datos en el aprendizaje federado.
• Desplegar y supervisar sistemas de aprendizaje federado en aplicaciones del mundo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (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.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Barranquilla (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.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a tecnólogos minoristas, desarrolladores de IA y analistas de negocios de nivel principiante a intermedio que deseen aplicar soluciones de IA en el borde para sistemas de pago inteligente, gestión de inventario y compromiso personalizado con los clientes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo la IA en el borde mejora las operaciones minoristas y la experiencia del cliente.
• Implementar sistemas de pago inteligente y sin cajeros impulsados por IA.
• Optimizar la gestión de inventario mediante el seguimiento y análisis en tiempo real.
• Utilizar visión por computadora e IA para crear experiencias personalizadas dentro de las tiendas.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación en el borde de nivel intermedio que deseen afinar y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos previamente entrenados adecuados para implementación en el borde.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras formas de compresión para reducir el tamaño y la latencia del modelo.
• Afinar modelos mediante aprendizaje por transferencia para obtener un rendimiento específico según la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware real en el borde.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de visión artificial de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión artificial para su procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en la visión artificial.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos de borde para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar los modelos de IA en cuanto a rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (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.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y especialistas en automatización que deseen implementar Edge AI en aplicaciones de robótica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en los sistemas autónomos.
• Desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos para robótica en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la IA para una toma de decisiones de baja latencia.
• Integrar visión por computadora y fusión de sensores para la autonomía robótica.

Agentes de Bordes y Ligeros es un curso práctico centrado en la implementación de cargas de trabajo de IA agente en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a construir, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de razonamiento e inferencia local, mejorando la velocidad, la privacidad y la fiabilidad en entornos distribuidos. El curso hace énfasis en el ajuste del rendimiento, el diseño de baja latencia y la integración entre hardware y software.

Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar sistemas agentes en dispositivos utilizando Python y frameworks de IA en el borde.

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

• Comprender la arquitectura y los desafíos de ejecutar IA agente en dispositivos de borde.
• Diseñar bucles de agentes ligeros adecuados para entornos con recursos limitados.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas de IoT.
• Optimizar el rendimiento, el consumo energético y la latencia para operaciones en tiempo real.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiados.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores embebidos e ingenieros de hardware que deseen implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo, minimizando al mismo tiempo el consumo de energía.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de ejecutar IA en dispositivos eficientes energéticamente.
• Optimizar redes neuronales para inferencia de bajo consumo.
• Utilizar técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos.
• Desplegar modelos de IA en hardware de borde con un uso mínimo de energía.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros embebidos e ingenieros de robótica que deseen optimizar y desplegar modelos de IA en plataformas NVIDIA Jetson para aplicaciones de borde.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y el hardware de NVIDIA Jetson.
• Optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos de borde.
• Utilizar TensorRT para acelerar la inferencia de aprendizaje profundo.
• Desplegar modelos de IA mediante JetPack SDK y ONNX Runtime.

Esta capacitación, impartida por instructores y realizada en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y requisitos asociados al despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia de los modelos en hardware de borde.
• Implementar poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento de los modelos.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos de borde.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Barranquilla (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.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor en Barranquilla, está dirigida a profesionales de las finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
• Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
• Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de IA en el Borde dentro de la automatización industrial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el Borde en la automatización industrial.
• Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el Borde.
• Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de manufactura.
• Optimizar procesos industriales mediante la IA en el Borde.
• Desplegar y gestionar soluciones de IA en el Borde en entornos industriales.

La IA en el borde consiste en desplegar modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos y máquinas ubicados en el extremo de la red, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real con latencia mínima.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados en sistemas embebidos e IoT que deseen implementar lógica impulsada por IA y sistemas de control en entornos de manufactura donde la velocidad, la confiabilidad y la operación sin conexión son críticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los beneficios de los sistemas de IA en el borde.
• Construir y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos embebidos.
• Utilizar herramientas como TensorFlow Lite y OpenVINO para inferencia de baja latencia.
• Integrar inteligencia en el borde con sensores, actuadores y protocolos industriales.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Aprovechar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA en el borde con TensorFlow Lite.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a planificadores urbanos, ingenieros civiles y gerentes de proyectos de ciudades inteligentes de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA de borde para iniciativas de ciudades inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA de borde en las infraestructuras de ciudades inteligentes.
• Implementar soluciones de IA de borde para la gestión del tráfico y la vigilancia.
• Optimizar los recursos urbanos mediante el uso de tecnologías de IA de borde.
• Integrar la IA de borde con los sistemas existentes de ciudades inteligentes.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en los despliegues de ciudades inteligentes.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores en ética de la IA que deseen asegurar y desplegar éticamente soluciones de Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implementar las mejores prácticas para proteger dispositivos y datos de borde.
• Desarrollar estrategias para mitigar riesgos de seguridad en los despliegues de Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento normativo.
• Realizar evaluaciones de seguridad y auditorías para aplicaciones de Edge AI.

Esta capacitación impartida por un instructor y en vivo en Barranquilla (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores en IA que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones autónomas de IA.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones sanitarias innovadoras.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el ámbito de la salud.
• Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector salud.

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos embebidos o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, al tiempo que aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores embebidos y ingenieros robóticos de nivel intermedio que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robótico utilizando TinyML y marcos de trabajo de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el borde aplicados a la robótica.
• Convertir e implementar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos en cuanto a velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Práctica guiada utilizando cadenas de herramientas de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de personalización del curso

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

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 Barranquilla (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.

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 capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades avanzadas de procesamiento de datos e inteligencia analítica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (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.

Esta formación presencial, impartida por un instructor y disponible en Barranquilla (en línea o in situ), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de Edge AI, desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo la configuración y el despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
• Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
• Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (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.

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.

Esta capacitación, dirigida por un instructor y impartida en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está diseñada para desarrolladores y profesionales de TI de nivel principiante que deseen comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA en el borde.
• Configurar y ajustar entornos de IA en el borde.
• Desarrollar e implementar aplicaciones sencillas de IA en el borde.
• Identificar y comprender los casos de uso y beneficios de la IA en el borde.