Curso de Federated Learning and Edge AI

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos 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 conectividad Edge AI y 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en Edge AI, optimizar sus modelos de IA para la implementación de borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
• Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
• Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
• Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
• Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA perimetral.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas de vanguardia Federated Learning y aplicarlas a proyectos de IA a gran escala.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimice los algoritmos Federated Learning para mejorar el rendimiento.
• Maneja distribuciones de datos que no son IID en Federated Learning.
• Escale Federated Learning sistemas para implementaciones a gran escala.
• Aborde las consideraciones éticas, de seguridad y de privacidad en escenarios avanzados Federated Learning.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Instalar y configurar el entorno de edge computing.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
• Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los modelos implementados en el perímetro.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA perimetral.

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de agritech de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros en IA que desean desarrollar e implementar soluciones Edge AI para la agricultura inteligente.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de 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 utilizando análisis Edge AI en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
• Desarrolle e implemente modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
• Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñe y optimice sistemas de control utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones autónomas de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen obtener una comprensión integral de Edge AI desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y la implementación.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Instale y configure entornos de IA perimetral.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
• Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
• Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos perimetrales para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Usar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar modelos de IA para rendimiento, eficiencia energética y inferencia de baja latencia.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de Federated Learning y sus aplicaciones prácticas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los principios de Federated Learning.
• Implementar algoritmos básicos Federated Learning.
• Aborde los problemas de privacidad de datos utilizando Federated Learning.
• Integre Federated Learning en los flujos de trabajo de IA existentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning técnicas para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios de Federated Learning en las finanzas.
• Implemente Federated Learning modelos para aplicaciones financieras que preserven la privacidad.
• Analice los datos financieros de forma colaborativa sin comprometer la privacidad.
• Aplique Federated Learning a escenarios financieros del mundo real, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning a escenarios de atención médica, lo que garantiza la privacidad de los datos y la colaboración efectiva entre instituciones.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de Federated Learning en la atención médica.
• Implemente modelos Federated Learning al tiempo que garantiza la privacidad de los datos del paciente.
• Colabore en el entrenamiento de modelos de IA en múltiples instituciones de atención médica.
• Aplique Federated Learning a estudios de casos de atención médica del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar Federated Learning para optimizar las soluciones de IoT y edge computing.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los principios y beneficios de Federated Learning en IoT y edge computing.
• Implemente Federated Learning modelos en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reduzca la latencia y mejore la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
• Aborde los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en los sistemas de IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar Federated Learning para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de la IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios de Federated Learning.
• Implemente modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad mediante técnicas Federated Learning.
• Aborde los desafíos de la privacidad de los datos en el entrenamiento descentralizado de IA.
• Aplique Federated Learning en escenarios del mundo real en varios sectores.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos e IA de nivel intermedio que deseen comprender e implementar técnicas de aprendizaje federado para soluciones de aprendizaje automático e IA colaborativa que preserven la privacidad en fuentes de datos distribuidas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje federado.
• Implemente estrategias de entrenamiento distribuidas para modelos de IA.
• Aplique técnicas de aprendizaje federado para proteger las colaboraciones confidenciales con datos confidenciales.
• Explore estudios de casos y ejemplos prácticos de aprendizaje federado en atención médica y finanzas.