Federated Learning and Edge AI Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-specialistáknak szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-re.
• Vezessen be alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált mesterséges intelligencia modelleket 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozó rendszereket valósítson meg Edge AI és 5G kapcsolat használatával.
• Optimalizálja a mesterséges intelligencia munkaterhelését a hatékony teljesítmény érdekében szélső eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-gyakorlóknak, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék elsajátítani az Edge AI legújabb vívmányait, optimalizálni AI-modelleiket az élvonalbeli telepítéshez, és felfedezni szeretnék. speciális alkalmazások a különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel az Edge AI modellfejlesztés és -optimalizálás fejlett technikáit.
• Alkalmazzon élvonalbeli stratégiákat az AI-modellek élvonalbeli eszközökön történő telepítéséhez.
• Használjon speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI-alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja az Edge AI-megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
• Fedezze fel az Edge AI innovatív használati eseteit és feltörekvő trendjeit.
• Vegye figyelembe a fejlett etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI-telepítések során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb Federated Learning technikákat, és alkalmazni szeretnék azokat nagyszabású AI-projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálja a Federated Learning algoritmusokat a jobb teljesítmény érdekében.
• Kezelje a nem IID adatelosztásokat a Federated Learning-ban.
• Scale Federated Learning rendszerek nagy léptékű telepítésekhez.
• Vegye figyelembe az adatvédelmi, biztonsági és etikai szempontokat a fejlett Federated Learning forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének elsajátítani a mesterséges intelligencia modellek szélső eszközökön történő telepítésében különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapelveit és előnyeit.
• Állítsa be és konfigurálja az éles számítási környezetet.
• AI-modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása az élvonalbeli telepítéshez.
• Valósítson meg gyakorlatias mesterséges intelligencia megoldásokat szélső eszközökön.
• Értékelje és javítsa az élen telepített modellek teljesítményét.
• Vegye figyelembe az Edge AI-alkalmazások etikai és biztonsági szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek, mesterséges intelligencia-mérnököknek és IoT-fejlesztőknek szól, akik robusztus biztonsági intézkedéseket és rugalmassági stratégiákat szeretnének megvalósítani Edge AI rendszereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI telepítések biztonsági kockázatait és sebezhetőségeit.
• Alkalmazzon titkosítási és hitelesítési technikákat az adatvédelem érdekében.
• Rugalmas Edge AI architektúrák tervezése, amelyek ellenállnak a kiberfenyegetéseknek.
• Alkalmazzon biztonságos AI-modell-telepítési stratégiákat szélsőséges környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű mezőgazdasági szakembereknek, IoT-specialistáknak és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének fejleszteni és bevezetni az intelligens gazdálkodáshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia által vezérelt termény- és állatállomány-megfigyelési rendszereket.
• Automatizált öntözési és környezetérzékelő megoldások fejlesztése.
• Optimalizálja a mezőgazdasági hatékonyságot valós idejű Edge AI elemzéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű robottechnikai mérnököknek, autonóm járműfejlesztőknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik az Edge AI-t innovatív autonóm rendszermegoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
• Fejlesszen és telepítsen mesterséges intelligencia modelleket a valós idejű feldolgozáshoz peremeszközökön.
• Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
• Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
• Vegye figyelembe az etikai és szabályozási szempontokat az autonóm AI-alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az Edge AI-ről az ötlettől a gyakorlati megvalósításig, beleértve a beállítást és a telepítést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapfogalmait.
• Állítsa be és konfigurálja az Edge AI környezeteket.
• Fejlesszen, képezzen és optimalizáljon Edge AI modelleket.
• Telepítsen és kezeljen Edge AI-alkalmazásokat.
• Integrálja az Edge AI-t a meglévő rendszerekkel és munkafolyamatokkal.
• Vegye figyelembe az Edge AI megvalósításának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű számítógépes látásmérnököknek, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és IoT-szakembereknek szól, akik szeretnének számítógépes látásmodelleket megvalósítani és optimalizálni valós idejű feldolgozáshoz peremeszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge AI alapjait és alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Vezessen be optimalizált mély tanulási modelleket az éleszközökön a valós idejű kép- és videóelemzés érdekében.
• Használjon olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modell telepítéséhez.
• Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény, az energiahatékonyság és az alacsony késleltetésű következtetések érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni a Federated Learning alapjait és gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit.
• Valósítson meg alapvető Federated Learning algoritmusokat.
• Adja meg az adatvédelmi aggályokat a Federated Learning használatával.
• Integrálja a Federated Learning-t a meglévő AI-munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik Federated Learning technikákat szeretnének alkalmazni az adatvédelem és az együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia javítására a pénzügyi szektorban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit a pénzügyekben.
• Valósítson meg Federated Learning modelleket a magánélet védelmét szolgáló pénzügyi alkalmazásokhoz.
• Elemezze együtt a pénzügyi adatokat a magánélet veszélyeztetése nélkül.
• Alkalmazza a Federated Learning-t valós pénzügyi forgatókönyvekre, például csalásfelderítésre és kockázatkezelésre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnének alkalmazni Federated Learning egészségügyi forgatókönyvekre, biztosítva az adatvédelmet és az intézmények közötti hatékony együttműködést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning szerepét az egészségügyben.
• Valósítson meg Federated Learning modelleket, miközben biztosítja a betegek adatainak védelmét.
• Együttműködjön a mesterséges intelligencia modell képzésében több egészségügyi intézményben.
• Alkalmazza a Federated Learning értéket a valós egészségügyi esettanulmányokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik alkalmazni kívánják a Federated Learning-t az IoT és az élvonalbeli számítástechnikai megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT-ben és az éles számítástechnikában.
• Valósítson meg Federated Learning modelleket IoT-eszközökön a decentralizált AI-feldolgozáshoz.
• Csökkentse a késleltetést és javítsa a valós idejű döntéshozatalt szélsőséges számítástechnikai környezetekben.
• Az IoT-rendszerekben az adatvédelemmel és a hálózati korlátokkal kapcsolatos kihívások kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a Federated Learning-t, hogy biztosítsák az adatvédelmet a mesterséges intelligencia fejlesztése során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit.
• A magánélet védelmét megőrző gépi tanulási modellek megvalósítása Federated Learning technikákkal.
• A decentralizált mesterségesintelligencia-képzésben kezelheti az adatvédelem kihívásait.
• Alkalmazza a Federated Learning-t valós forgatókönyvekben különböző iparágakban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterséges intelligencia- és adatszakértőknek szól, akik szeretnének megérteni és megvalósítani az egyesített tanulási technikákat a magánélet védelmét megőrző gépi tanuláshoz és az elosztott adatforrásokon keresztüli együttműködésen alapuló AI-megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az egyesített tanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
• Elosztott képzési stratégiák megvalósítása mesterséges intelligencia modellekhez.
• Alkalmazzon egyesített tanulási technikákat az adatérzékeny együttműködések biztosítására.
• Fedezzen fel esettanulmányokat és gyakorlati példákat az egészségügyben és a pénzügyekben összevont tanulásra.