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Edge Computing y Federated Learning: Inteligencia Distribuida para el Negocio

Información general

Este taller práctico ofrecerá una visión aplicada de cómo el Edge Computing y el Federated Learning pueden transformar la forma en que las organizaciones procesan, analizan y comparten datos de manera más eficiente, segura y respetuosa con la privacidad. Los participantes explorarán el cambio de paradigma desde modelos centralizados hacia arquitecturas distribuidas, comprendiendo el papel del Edge Computing en el procesamiento de datos cerca de donde se generan para reducir la latencia y mejorar la capacidad de respuesta, y del Federated Learning como mecanismo para entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar la información. También se abordarán aspectos clave para su adopción real: colaboración entre organizaciones sin compartir datos sensibles, ciberseguridad, gobernanza de modelos, complejidad operativa, cumplimiento normativo e impacto energético. El taller incluirá ejemplos reales y casos de uso en sectores como industria, salud o finanzas. No se requieren conocimientos previos.

OBJETIVOS

  • Comprender el papel del Edge Computing y el Federated Learning en los ecosistemas de datos e inteligencia artificial distribuida.
  • Explorar cómo estas tecnologías permiten nuevos modelos de colaboración entre empresas y organizaciones sin comprometer la privacidad de los datos.
  • Analizar los beneficios empresariales de estas aproximaciones, como la reducción de costes, la mejora de la continuidad operativa y la toma de decisiones en tiempo real.
  • Identificar los principales retos para su adopción: ciberseguridad, gobernanza, complejidad operativa e impacto energético.
  • Conocer casos de uso prácticos aplicables en sectores como industria, salud o finanzas.
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Precio: 

Gratuito

graduation
Modalidad: 
Online
globe
Idioma:
Español