Edge Computing Képzés

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) 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.