Edge Computing Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.