Curso de Federated Learning in IoT and Edge Computing

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (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 Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio y gerentes de negocios que deseen comprender el potencial de IoT y edge computing para permitir la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

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

• Comprender los principios de IoT y edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identifique casos de uso de IoT y edge computing en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferencie entre arquitecturas y escenarios de implementación de computación en el borde y en la nube.
• Implemente soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

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

• Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
• Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
• Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores que desean usar Edge Computing para descentralizar la administración de datos para un rendimiento más rápido, aprovechando los dispositivos inteligentes ubicados en la red de origen.

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

• Comprender los conceptos básicos y las ventajas de Edge Computing.
• Identifique los casos de uso y ejemplos en los que se puede aplicar Edge Computing.
• Diseñe y construya Edge Computing soluciones para un procesamiento de datos más rápido y costos operativos reducidos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigido a investigadores de IA, científicos de datos y especialistas en seguridad de nivel avanzado que desean implementar técnicas de aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en múltiples dispositivos de borde mientras se preserva la privacidad de los datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los principios y beneficios del aprendizaje federado en Edge AI.
• Implementar modelos de aprendizaje federado utilizando TensorFlow Federado y PyTorch.
• Optimizar el entrenamiento de IA en dispositivos de borde distribuidos.
• Abordar los desafíos de privacidad de datos y seguridad en el aprendizaje federado.
• Implementar y monitorear sistemas de aprendizaje federado en aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (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 Uruguay (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 Uruguay (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 Uruguay (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.