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TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

 21 Horas
This instructor-led, live training in Chile (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
  • Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
  • Optimize AI inference for low-power consumption.
  • Integrate TinyML with real-world IoT applications.
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TinyML for IoT Applications

 21 Horas
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Chile (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
  • Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
  • Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
  • Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
  • Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.
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Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

 21 Horas
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Chile (en línea o en el lugar) está dirigido a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Entender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de inteligencia artificial de borde.
  • Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
  • Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
  • Usar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones TinyML del mundo real.
  • Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.
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Introduction to TinyML

 14 Horas
Esta formación en línea o presencial dirigida por un instructor en Chile está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean entender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores. Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
  • Entender los fundamentos de TinyML y su importancia.
  • Desplegar modelos de IA livianos en microcontroladores y dispositivos periféricos.
  • Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
  • Aplicar TinyML para aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.
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TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

2025-05-12 09:30
21 Horas
Santiago - El Golf
UF 142,18 (En línea)
UF 427,18 (Nuestras oficinas)

Deploying AI on Microcontrollers with TinyML

2025-05-26 09:30
21 Horas
Santiago - Vitacura
UF 142,18 (En línea)
UF 487,18 (Nuestras oficinas)

TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices

2025-06-09 09:30
21 Horas
Santiago - El Golf
UF 142,18 (En línea)
UF 427,18 (Nuestras oficinas)

TinyML for IoT Applications

2025-06-23 09:30
21 Horas
Santiago - Vitacura
UF 142,18 (En línea)
UF 487,18 (Nuestras oficinas)

TinyML for IoT Applications

2025-07-07 09:30
21 Horas
Santiago - El Golf
UF 142,18 (En línea)
UF 427,18 (Nuestras oficinas)

TinyML for IoT Applications

2025-07-21 09:30
21 Horas
Santiago - Vitacura
UF 142,18 (En línea)
UF 487,18 (Nuestras oficinas)

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