Federated Learning and Edge AI Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot telekomfagfolk på middels nivå, AI-ingeniører og IoT-spesialister som ønsker å utforske hvordan 5G nettverk akselererer Edge AI applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Distribuer AI-modeller optimalisert for applikasjoner med lav latens i 5G miljøer.
• Implementer sanntids beslutningstakingssystemer ved å bruke Edge AI og 5G tilkobling.
• Optimaliser AI-arbeidsbelastninger for effektiv ytelse på avanserte enheter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende Federated Learning teknikker og bruke dem i storskala AI-prosjekter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Optimaliser Federated Learning algoritmer for forbedret ytelse.
• Håndter ikke-IID-datadistribusjoner i Federated Learning.
• Skala Federated Learning systemer for storskala distribusjoner.
• Ta hensyn til personvern, sikkerhet og etiske hensyn i avanserte Federated Learning scenarier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på avanserte enheter for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle cybersikkerhetseksperter på avansert nivå, AI-ingeniører og IoT-utviklere som ønsker å implementere robuste sikkerhetstiltak og robusthetsstrategier for Edge AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Edge AI distribusjoner.
• Implementer kryptering og autentiseringsteknikker for databeskyttelse.
• Design spenstige Edge AI arkitekturer som kan motstå cybertrusler.
• Bruk sikre AI-modellimplementeringsstrategier i edge-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot agritech-fagfolk på nybegynnernivå til middels, IoT-spesialister og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og distribuere Edge AI løsninger for smart landbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i presisjonslandbruk.
• Implementer AI-drevne avlings- og husdyrovervåkingssystemer.
• Utvikle automatiserte vannings- og miljøsensorløsninger.
• Optimaliser jordbrukseffektiviteten ved å bruke sanntidsanalyse Edge AI.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører på middels nivå, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative autonome systemløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuer AI-modeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.
• Implementer Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Design og optimaliser kontrollsystemer ved hjelp av Edge AI.
• Ta tak i etiske og regulatoriske hensyn i autonome AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og IT-fagfolk som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra konsept til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene til Edge AI.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuer og administrer Edge AI-applikasjoner.
• Integrer Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI-implementering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datasynsingeniører på middels til avansert nivå, AI-utviklere og IoT-fagfolk som ønsker å implementere og optimalisere datasynsmodeller for sanntidsbehandling på avanserte enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dets applikasjoner i datasyn.
• Implementer optimaliserte dyplæringsmodeller på edge-enheter for bilde- og videoanalyse i sanntid.
• Bruk rammeverk som TensorFlow Lite, OpenVINO og NVIDIA Jetson SDK for modelldistribusjon.
• Optimaliser AI-modeller for ytelse, strømeffektivitet og slutning med lav latens.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende om Federated Learning og dets praktiske anvendelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Federated Learning.
• Implementer grunnleggende Federated Learning algoritmer.
• Løs bekymringer om personvern ved å bruke Federated Learning.
• Integrer Federated Learning i eksisterende AI-arbeidsflyter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning teknikker for å forbedre datavernet og samarbeidende AI i finansbransjen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene ved Federated Learning i finans.
• Implementer Federated Learning modeller for personvernbevarende finansielle applikasjoner.
• Analyser økonomiske data i samarbeid uten å gå på bekostning av personvernet.
• Bruk Federated Learning på økonomiske scenarier i den virkelige verden, som svindeloppdagelse og risikostyring.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagpersoner på middels nivå som ønsker å søke Federated Learning til helsescenarier, og sikrer personvern og effektivt samarbeid på tvers av institusjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Federated Learning i helsevesenet.
• Implementer Federated Learning-modeller mens du sikrer personvern for pasientdata.
• Samarbeid om AI-modellopplæring på tvers av flere helseinstitusjoner.
• Bruk Federated Learning på casestudier i helsevesenet i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forstå og bruke Federated Learning for å sikre datavern i AI-utvikling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene ved Federated Learning.
• Implementer personvernbevarende maskinlæringsmodeller ved å bruke Federated Learning-teknikker.
• Ta tak i utfordringene med personvern i desentralisert AI-opplæring.
• Bruk Federated Learning i virkelige scenarier på tvers av ulike bransjer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI- og datafagfolk på middels nivå som ønsker å forstå og implementere forente læringsteknikker for personvernbevarende maskinlæring og samarbeidende AI-løsninger på tvers av distribuerte datakilder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene og fordelene med forent læring.
• Implementere distribuerte opplæringsstrategier for AI-modeller.
• Bruk forente læringsteknikker for å sikre datasensitive samarbeid.
• Utforsk casestudier og praktiske eksempler på forent læring innen helsevesen og finans.