Cursos de Edge AI en Massachusetts

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial), está dirigida a investigadores avanzados de IA, científicos de datos y especialistas en seguridad que desean implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos edge mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado en IA Edge.
• Implementar modelos de aprendizaje federado usando TensorFlow Federated y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA en dispositivos edge distribuidos.
• Abordar los desafíos de privacidad y seguridad de datos en el aprendizaje federado.
• Implementar y monitorear sistemas de aprendizaje federado en aplicaciones del mundo real.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial), está destinada a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resistentes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de implementación de modelos de IA en entornos de borde.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinada a tecnólogos de retail, desarrolladores de IA y analistas de negocios de nivel principiante a intermedio que desean aplicar soluciones de Edge AI para sistemas de caja inteligentes, gestión de inventario y engagement personalizado con clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo la IA en Edge mejora las operaciones de retail y la experiencia del cliente.
• Implementar sistemas de caja inteligentes y sistemas de pago sin cajero impulsados por IA.
• Optimizar la gestión de inventario con seguimiento en tiempo real y análisis.
• Utilizar visión por computadora e IA para experiencias personalizadas en tienda.

Este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento en vivo, guiado por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de IA embebida de nivel intermedio y especialistas en computación de borde que desean afinar y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos pre-entrenados adecuados para la implementación en el borde.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Afinar modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de tareas.
• Implementar modelos optimizados en plataformas reales de hardware de borde.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de robótica, desarrolladores de IA y especialistas en automatización de nivel intermedio a avanzado que desean implementar IA Edge para aplicaciones de robótica.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de IA avanzados, desarrolladores embebidos y ingenieros de hardware que desean implementar modelos de IA en dispositivos de bajo consumo de energía minimizando el uso de energía.

Al finalizar esta formación, 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.
• Implementar modelos de IA en hardware edge con el mínimo uso de energía.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de IA intermedios, ingenieros embebidos y ingenieros robóticos que desean optimizar e implementar modelos de IA en plataformas NVIDIA Jetson para aplicaciones en la edge.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de la IA en la edge y el hardware NVIDIA Jetson.
• Optimizar modelos de IA para implementarlos en dispositivos de edge.
• Usar TensorRT para acelerar la inferencia del aprendizaje profundo.
• Implementar modelos de IA utilizando JetPack SDK y ONNX Runtime.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o en el sitio) está destinada a desarrolladores de AI intermedios, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos edge.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
• 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 del modelo en hardware edge.
• Implementar técnicas de poda y otras optimizaciones para mejorar el rendimiento del modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que desean adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en Edge y sus beneficios.
• Configurar y configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su implementación edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones Edge AI.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de finanzas, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA al borde (Edge AI) en los servicios financieros.
• Implementar sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
• Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
• Aplicar Edge AI para gestión de riesgos y toma de decisiones.
• Deploy and manage Edge AI solutions in financial environments.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Edge AI es la implementación de modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos y máquinas en el borde de la red, lo que permite una toma de decisiones en tiempo real con latencia mínima.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales avanzados de sistemas embebidos e IoT que desean implementar sistemas lógicos y de control impulsados por IA en entornos industriales donde la velocidad, fiabilidad y operación sin conexión son cruciales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
• Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo (en línea o presencial) dirigida por un instructor está destinada a planificadores urbanos, ingenieros civiles y gerentes de proyectos de ciudades inteligentes de nivel intermedio que desean aprovechar la IA Edge para iniciativas de ciudades inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de ciberseguridad intermedios, administradores de sistemas y investigadores en ética de la IA que desean asegurar e implementar de manera ética soluciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implementar las mejores prácticas para asegurar dispositivos periféricos y datos.
• Desarrollar estrategias para mitigar riesgos de seguridad en implementaciones de Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento con las regulaciones.
• Realizar evaluaciones y auditorías de seguridad para aplicaciones de Edge AI.

Este entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está orientado a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos y investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está orientado a profesionales avanzados de IA, investigadores y desarrolladores que desean dominar las últimas innovaciones en IA Edge, optimizar sus modelos de IA para la implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversos sectores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA Edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA Edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA Edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA Edge.

La herramienta Ascend CANN de Huawei permite realizar inferencias de IA potentes en dispositivos de borde como el Ascend 310. CANN proporciona herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos donde los recursos de cálculo y memoria están limitados.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea u on-site) está destinado a desarrolladores e integradores de IA intermedios que desean desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Trabajo práctico con modelos y escenarios específicos del borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware virtual o físico del borde.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Massachusetts (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y profesionales de IT de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA Edge desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo configuración y despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (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.

Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en IA optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
• Desplegar modelos a dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarlo.

Este entrenamiento en vivo y presidido por un instructor en Massachusetts (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores principiantes y profesionales de TI que desean comprender los fundamentos de la IA Edge y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA Edge.
• Configurar y establecer entornos de IA Edge.
• Desarrollar e implementar aplicaciones sencillas de IA Edge.
• Identificar y entender los casos de uso y beneficios de la IA Edge.