Curso de Edge Computing

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