Aprendizaje Federado e IA en el Edge

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT de nivel intermedio que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el edge.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el edge.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el edge y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos edge.

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 dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas de vanguardia de Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de IA a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar algoritmos de Aprendizaje Federado para mejorar el rendimiento.
• Gestionar distribuciones de datos no IID en Aprendizaje Federado.
• Escalar sistemas de Aprendizaje Federado para implementaciones a gran escala.
• Abordar consideraciones de privacidad, seguridad y ética en escenarios avanzados de Aprendizaje Federado.

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 profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos del Aprendizaje Federado y sus aplicaciones prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del Aprendizaje Federado.
• Implementar algoritmos básicos de Aprendizaje Federado.
• Dar respuesta a las preocupaciones sobre la privacidad de los datos mediante el Aprendizaje Federado.
• Integrar el Aprendizaje Federado en los flujos de trabajo existentes de IA.

Este taller en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

Al finalizar este taller, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en finanzas.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado para aplicaciones financieras que preservan la privacidad.
• Analizar datos financieros de manera colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios financieros del mundo real, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios de salud, asegurando la privacidad de los datos y una colaboración efectiva entre instituciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Aprendizaje Federado en la salud.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado garantizando la privacidad de los datos del paciente.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de salud.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a estudios de casos reales en el sector de la salud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas de IoT.

Esta capacitación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar el Aprendizaje Federado para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad utilizando técnicas de Aprendizaje Federado.
• Abordar los desafíos de la privacidad de datos en el entrenamiento de IA descentralizado.
• Aplicar el Aprendizaje Federado en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y datos de nivel intermedio que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático que preservan la privacidad e inteligencia artificial colaborativa entre fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales y las ventajas del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para asegurar colaboraciones con datos sensibles.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en el sector salud y financiero.