Federated Learning and Edge AI Képzés

Ettőn vezette, élő képzést Magyarország (online vagy helyszínen) célcsoportja a haladó szintű AI gyakorlók, kutatók és fejlesztők, akik szeretnék megszerezni az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni az AI modelljeiket az edge telepítéshez, és kutatni a különböző iparágakban történő különleges alkalmazásokat.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: Explorálni az Edge AI modellfejlesztés és optimalizálás haladó technikáit. Megvalósítani a legújabb stratégiákat az AI modelljeinek telepítéséhez az edge eszközökön. Használni különleges eszközöket és keretrendszereket az Edge AI haladó alkalmazásaihoz. Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát. Kutatni a Edge AI innovatív alkalmazásait és új irányzatait. Kezelni a Edge AI telepítések haladó etikai és biztonsági kérdéseit.

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 oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű fejlesztők, adattudósok és technológiai rajongók számára van szolgálva, akik szeretnék gyakorlati képességeket szerezni az AI-modellek telepítésére élszerveszközöken különböző alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelvét és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az élszámítástechnikai környezetet.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni AI-modelleket élszerveszközök számára.
• Valós praktikai AI-megoldásokat valósítanak meg élszerveszközöken.
• Éleszközön telepített modell teljesítményét értékelik és javítják.
• Kezelik az etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktató vezette, élő tréning (online vagy helyszínen) az intermediális szintű robotika mérnököknek, önálló járműfejlesztőknek és AI kutatóknak szánva, akik kihasználni szeretnék az Edge AI-t az önálló rendszerek innovatív megoldásainak létrehozásához.

E tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni Edge AI szerepét és előnyeit az önálló rendszerekben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket valós idejű feldolgozáshoz perifériás eszközökön.
• Implementálni Edge AI megoldásokat önálló járművek, drónok és robotok esetén.
• Tervezni és optimalizálni vezérlőrendszereket Edge AI használatával.
• Kezdeni az etikai és jogszabályi kérdésekkel az önálló AI alkalmazásokban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja, hogy az középszintű fejlesztők és IT szakemberek részére nyújtson teljes körű áttekintést az Edge AI alapelvekről és gyakorlati alkalmazásáról, beleértve a beállítást és telepítést is.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmakat.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni az Edge AI modelleket.
• Telepíteni és kezelni az Edge AI alkalmazásokat.
• Integrálni az Edge AI-t meglévő rendszerek és munkafolyamatokba.
• Kezelni az etikai kérdéseket és a legjobb gyakorlatokat az Edge AI alkalmazásában.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy előadásban) az olyan középszintű fejlesztők, rendszerarchitektok és szakemberek számára szolgál, akik az Edge AI felhasználásával szeretnék javítani az IoT alkalmazásokat intelligens adattörlés és elemzési képességek biztosításával.

Ez a tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelveit és alkalmazását az IoT-ben.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket az IoT eszközök számára.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket az IoT alkalmazások számára.
• Valós időben adattörlést és döntéshozást valósítanak meg az IoT rendszerekben.
• Az Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Esetleges etikai kérdéseket és legjobb gyakorlatokat kezelnek az IoT-ban.

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) 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 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.

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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a középfokú AI- és adattudós szakembereket célozza meg, akik meg akarják érteni és alkalmazni a szövetséges tanítás technikáit az adatvédelmi megoldásokhoz szoruló gépi tanulásban és az AI együttműködésben elosztott adatforrásokon keresztül.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a szövetséges tanítás alapvető fogalmait és előnyeit.
• Elosztott tanítási stratégiákat valósítani meg AI-modellekhez.
• Szövetséges tanítási technikákat alkalmazni adatérzékeny együttműködések biztosításához.
• Eseményeket és gyakorlati példákat tanulmányozni az orvostudomány és a pénzügyi szektorokban a szövetséges tanítás területéről.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára szól, akik meg akarják ismerni az Edge AI alapelveit és bevezető alkalmazásait.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI alapfogalmainakat és architektúráját.
• Beállítják és konfigurálják az Edge AI környezeteket.
• Fejlesztenek és telepítenek egyszerű Edge AI alkalmazásokat.
• Megismerik és megértik az Edge AI használati eseteket és előnyeit.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középszintű informatikai biztonsági szakembereknek, rendszergazdáknak és AI-etikai kutatóknak szánt, akik szeretnék biztosítani és etikusan telepíteni Edge AI megoldásokat.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a Edge AI biztonsági és adatvédelmi kihívásait.
• A legjobb gyakorlatokat alkalmazzák az életrendző eszközök és adatok biztonságához.
• Stratégiákat fejlesztnek a Edge AI telepítésekben rejlő biztonsági kockázatok csökkentésére.
• Megoldásokat keresnek az etikai szempontokra és biztosítják a szabályozások betartását.
• Biztonsági értékeléseket és auditokat végeznek Edge AI alkalmazásokhoz.