Aprendizaje Federado e IA en la Frontera

Esta formación en vivo con instrucción en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones intermedios, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Esta capacitación 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 finalizar este curso, los participantes podrán:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación dirigida por instructores y en vivo en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su despliegue periférico 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 edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el edge.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.
• Abrir consideraciones de privacidad, seguridad y ética en escenarios avanzados de Aprendizaje Federado.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (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 periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer entornos de desarrollo con BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para 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 ML con funciones específicas de aceleración de MLU.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para el 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 el modelo de dispositivo Cambricon o su caso de uso, por favor contáctenos para organizarla.

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

Esta formación impartida por instructores, ya sea online o en las instalaciones, está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de 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 capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Trabajo práctico en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en tiempo real en hardware virtual o físico para el borde.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la agrotec nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que desean desarrollar e implementar soluciones Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis Edge AI en tiempo real.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante 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.
• Afrontar preocupaciones sobre la privacidad de los datos mediante el Aprendizaje Federado.
• Integrar el Aprendizaje Federado en los flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en las 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 Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el Aprendizaje Federado a escenarios sanitarios, garantizando la privacidad de los datos y una colaboración eficaz entre instituciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Aprendizaje Federado en el sector sanitario.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado asegurando la privacidad de los datos de los pacientes.
• Colaborar en el entrenamiento de modelos de IA entre múltiples instituciones de salud.
• Aplicar el Aprendizaje Federado a casos de estudio reales del ámbito sanitario.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (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 procesamiento de IA descentralizado.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Este curso en vivo con instrucción directa en Venezuela (en línea o presencial) está dirigido 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 final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado.
• Implementar modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad utilizando técnicas de Aprendizaje Federado.
• Afrontar 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 Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en IA y datos que desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para el aprendizaje automático que preserva la privacidad y soluciones de IA colaborativa a través de fuentes de datos distribuidas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implementar estrategias de entrenamiento distribuido para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje federado para colaboraciones seguras que involucren datos sensibles.
• Explorar casos de estudio y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en los sectores de la atención médica y las finanzas.