Federated Learning in IoT and Edge Computing Képzés

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 informatikai szakembereknek és üzleti vezetőknek szól, akik szeretnék megérteni az IoT-ben és az élvonalbeli számítástechnikában rejlő lehetőségeket a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció érdekében. különféle iparágak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az IoT és a szélső számítástechnika alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Határozza meg az IoT és az éles számítástechnika használati eseteit a gyártási, logisztikai és energiaágazatban.
• Tegyen különbséget a perem- és felhőalapú számítástechnikai architektúrák és telepítési forgatókönyvek között.
• Végezzen élvonalbeli számítástechnikai megoldásokat a prediktív karbantartáshoz és a valós idejű döntéshozatalhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, rendszerépítészeknek és iparági szakembereknek szól, akik az Edge AI-t szeretnék kihasználni az IoT-alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességekkel való bővítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapjait és alkalmazását az IoT-ben.
• Állítsa be és konfigurálja az Edge AI-környezeteket az IoT-eszközökhöz.
• AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése az IoT-alkalmazások szélső eszközein.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal megvalósítása az IoT-rendszerekben.
• Integrálja az Edge AI-t különféle IoT-protokollokkal és platformokkal.
• Tekintse meg az Edge AI for IoT etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a termékmenedzsereknek és fejlesztőknek szól, akik a Edge Computing segítségével szeretnék decentralizálni az adatkezelést a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge Computing alapfogalmait és előnyeit.
• Határozza meg azokat a használati eseteket és példákat, ahol a Edge Computing alkalmazható.
• Tervezzen és készítsen Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek 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) haladó szintű AI-kutatókat, adattudósokat és biztonsági szakembereket céloz meg, akik egyesített tanulási technikákat szeretnének megvalósítani a mesterséges intelligencia modellek oktatásához több szélső eszközön, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az egyesített tanulás alapelveit és előnyeit a Edge AI-ben.
• Valósítson meg egyesített tanulási modelleket TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálja a mesterséges intelligencia képzését az elosztott éleszközök között.
• Kezelje az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat az egyesített tanulásban.
• Telepítsen és figyeljen egyesített tanulási rendszereket valós alkalmazásokban.

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 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.