Aprendizaje Federado e IA en el Borde

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en 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 cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.

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 apoyar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (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 completar este curso, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Prácticas con simulaciones utilizando herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) va dirigida a profesionales de IA, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que desean dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación 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 la 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 la IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas de vanguardia de Aprendizaje Federado y aplicarlas en proyectos de inteligencia artificial a gran escala.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) 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 edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en despliegues Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas Edge AI resilientes capaces de resistir ciberamenazas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos edge.

Los MLUs (Unidades de Aprendizaje Automático) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLUs de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno runtime de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) con las funciones de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Clases interactivas 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, basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctenos para coordinarlo.

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

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando el conjunto 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 capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración.
• Práctica de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware del borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotec de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones 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 seguimiento de cultivos y ganado basados en IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis Edge AI en tiempo real.

Este entrenamiento en vivo con instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos del aprendizaje federado y sus aplicaciones prácticas.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje federado.
• Implementar algoritmos básicos de aprendizaje federado.
• Afrontar preocupaciones sobre la privacidad de los datos mediante el aprendizaje federado.
• Integrar el aprendizaje federado en flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida 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 esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el aprendizaje federado a escenarios de atención sanitaria, garantizando 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 atención sanitaria.
• Implementar modelos de aprendizaje federado asegurando la privacidad de los datos del paciente.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones sanitarias.
• Aplicar el aprendizaje federado a estudios de caso reales de atención sanitaria.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y edge computing.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y edge computing.
• 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 edge computing.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Panama (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 formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad utilizando técnicas de aprendizaje federado.
• Abordar los desafíos de la privacidad de datos en el entrenamiento descentralizado de IA.
• Aplicar el aprendizaje federado en escenarios reales en diversas industrias.

Esta formación presencial guiada por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales intermedios de IA y datos que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático que preservan la privacidad y colaboración en IA, aprovechando fuentes de datos distribuidas.

Al final de 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 en colaboraciones que manejan datos sensibles.
• Explorar estudios de caso y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en el sector sanitario y financiero.