Federated Learning in IoT and Edge Computing Treningskurs

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, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk og bedriftsledere på middels nivå som ønsker å forstå potensialet til IoT og edge computing for å muliggjøre effektivitet, sanntidsbehandling og innovasjon i ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifiser brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjons-, logistikk- og energisektorene.
• Skille mellom edge- og cloud computing-arkitekturer og distribusjonsscenarier.
• Implementer edge computing-løsninger for prediktivt vedlikehold og sanntids beslutningstaking.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktledere og utviklere som ønsker å bruke Edge Computing til å desentralisere dataadministrasjon for raskere ytelse, ved å utnytte smarte enheter plassert på kildenettverket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og fordelene ved Edge Computing.
• Identifiser brukstilfellene og eksemplene der Edge Computing kan brukes.
• Design og bygg Edge Computing løsninger for raskere databehandling og reduserte driftskostnader.

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, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, dataforskere og sikkerhetsspesialister som ønsker å implementere forente læringsteknikker for å trene AI-modeller på tvers av flere kantenheter, samtidig som datavernet bevares.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med forent læring i Edge AI.
• Implementer fødererte læringsmodeller ved å bruke TensorFlow Federated og PyTorch.
• Optimaliser AI-trening på tvers av distribuerte edge-enheter.
• Ta tak i datapersonvern og sikkerhetsutfordringer i forent læring.
• Distribuer og overvåk forente læringssystemer i virkelige applikasjoner.

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, 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.