5G e Inteligencia Artificial en el Edge: Habilitando Aplicaciones de Ultra Baja Latencia

6G y el Borde Inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el borde, ecosistemas de IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para soportar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta formación en vivo impartida por instructores (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 inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, de ultra baja latencia y alta capacidad de ancho de banda.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde escalables, seguras y resilientes preparadas para 6G.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias y discusiones interactivas.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitectura.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
• Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo 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 éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y preparar 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 las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para los sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde capaces de resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debates.
• Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según tu modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctanos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar e implementar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.

Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros usando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con limitaciones de cómputo y memoria.
• Implementar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Práctica con modelos y escenarios específicos para dispositivos del borde.
• Ejemplos de implementación en tiempo real en hardware virtual o físico del borde.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agritech de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
• Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de la IA en el borde, desde el concepto hasta su implementación práctica, incluida la configuración y el despliegue.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA en el borde.
• Implementar y gestionar aplicaciones de IA en el borde.
• Integrar la IA en el borde con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de IA en el borde.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos perimetrales para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y la inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (online o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de IA en el borde para servicios financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la Inteligencia Artificial en el Borde en los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando IA en el borde.
• Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
• Aplicar la IA en el borde para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos financieros.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en el sector sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA en el Borde en la automatización industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 manufactureros.
• Optimizar los procesos industriales mediante IA en el Borde.
• Desplegar y gestionar soluciones de IA en el Borde en entornos industriales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Edge AI consiste en el despliegue de modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos y máquinas situados en el borde de la red, lo que permite tomar decisiones en tiempo real con una latencia mínima.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de sistemas integrados e IoT que deseen implementar lógicas y sistemas de control impulsados por IA en entornos manufactureros donde la velocidad, la fiabilidad y el funcionamiento sin conexión son críticos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los beneficios de los sistemas Edge AI.
• Construir y optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos integrados.
• Utilizar herramientas como TensorFlow Lite y OpenVINO para realizar inferencias con baja latencia.
• Integrar la inteligencia perimetral con sensores, actuadores y protocolos industriales.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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