TinyML con Raspberry Pi y Arduino

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos edge con recursos limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines TinyML completos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos edge.
• Desplegar, probar y monitorizar aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del curso

• Clases dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA edge.
• 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 desarrollar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para lograr eficiencia energética y operar dentro de las limitaciones de memoria.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados que desean optimizar modelos TinyML para su implementación con baja latencia y eficiencia de memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmarking) en modelos TinyML evaluando latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar flujos de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• ​ Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y las limitaciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de flujos de trabajo TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y con recursos limitados que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar los pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para implementaciones de inteligencia artificial en el borde.
• Fortificar los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Exposiciones dinámicas apoyadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión a medida de esta formación para adaptarla a sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde (edge).
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo energético.
• Aplicar TinyML en casos de uso reales, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

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

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean integrar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en el dispositivo para la autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en frameworks de control robótico existentes.
• Desplegar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Prácticas de laboratorio centradas en tareas de robótica embebida.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de cada organización, se pueden disponer personalizaciones bajo solicitud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones potenciadas por IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el borde (edge).
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un consumo reducido de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

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

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitorización sanitaria y diagnósticas.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos sanitarios en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por inteligencia artificial.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricción de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas impulsadas por TinyML.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada que se ajuste a dispositivos sanitarios específicos o flujos de trabajo normativos, póngase en contacto con nosotros para adaptar el programa.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que desean 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 ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados, desplegados directamente en el campo.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está diseñada para profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de TinyML a soluciones de agricultura inteligente para mejorar la automatización y la inteligencia ambiental.

Al completar este programa, los participantes adquirirán la capacidad de:

• Construir e implementar modelos TinyML para aplicaciones de detección agrícola.
• Integrar inteligencia artificial en el borde (edge AI) en ecosistemas de IoT para monitoreo automatizado de cultivos.
• Utilizar herramientas especializadas para entrenar y optimizar modelos ligeros.
• Desarrollar flujos de trabajo para riego de precisión, detección de plagas y análisis ambiental.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusión técnica aplicada.
• Práctica hands-on utilizando conjuntos de datos reales y dispositivos físicos.
• Experimentación práctica en un entorno de laboratorio con soporte técnico.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una capacitación a medida alineada con sistemas agrícolas específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.