Federated Learning az IoT és Edge Computing területén Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a legújabb Federated Learning technikákat, és nagy léptékű AI projektekben alkalmazni azokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a Federated Learning algoritmusokat a jobb teljesítmény érdekében.
• Kezelni a nem azonos eloszlású (non-IID) adatokat a Federated Learningben.
• Skálázni a Federated Learning rendszereket nagy léptékű telepítésekhez.
• Foglalkozni az adatvédelemmel, biztonsággal és etikai kérdésekkel a haladó Federated Learning forgatókönyvekben.

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, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) termékmenedzserek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék az Edge Computingot használni az adatkezelés decentralizálására a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge Computing alapvető fogalmait és előnyeit.
• Azonosítani azokat a használati eseteket és példákat, ahol az Edge Computing alkalmazható.
• Tervezni és építeni Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni a Federated Learning alapjait és gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit.
• Alapvető Federated Learning algoritmusokat implementálni.
• Adatvédelmi aggályok kezelése a Federated Learning segítségével.
• A Federated Learning integrálása meglévő AI munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatók, adattudósok és biztonsági szakemberek számára készült, akik szeretnék megvalósítani a federated learning technikákat AI modellek képzésére több edge eszközön keresztül, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a federated learning alapelveit és előnyeit az Edge AI-ban.
• Federated learning modelleket implementálni a TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálni az AI-képzést elosztott edge eszközökön.
• Kezelni az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat a federated learningben.
• Üzembe helyezni és monitorozni federated learning rendszereket valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learning technikákat az adatvédelem és az együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia fejlesztésében a pénzügyi iparágban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit a pénzügyi szektorban.
• Implementálni Federated Learning modelleket az adatvédelmet biztosító pénzügyi alkalmazásokhoz.
• Együttműködve elemezni pénzügyi adatokat az adatvédelem sérülése nélkül.
• Alkalmazni a Federated Learninget valós pénzügyi forgatókönyvekben, például csalásfelismerésben és kockázatkezelésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik a Federated Learning alkalmazását szeretnék megismerni egészségügyi forgatókönyvekben, biztosítva az adatvédelmet és az intézmények közötti hatékony együttműködést.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning szerepét az egészségügyben.
• Federated Learning modelleket implementálni, miközben megőrzik a betegadatok védelmét.
• Együttműködni AI-modellek képzésében több egészségügyi intézmény között.
• Federated Learning alkalmazása valós egészségügyi esettanulmányokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a Federated Learninget a mesterséges intelligencia fejlesztésében az adatvédelem biztosítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit.
• Adatvédelemmel összeegyeztethető gépi tanulási modelleket implementálni Federated Learning technikák segítségével.
• Megbirkózni az adatvédelem kihívásaival a decentralizált mesterséges intelligencia képzés során.
• A Federated Learning alkalmazása valós helyzetekben különböző iparágakban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI és adatszakemberek számára készült, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a federated learning technikákat az adatvédelmet előtérbe helyező gépi tanulás és az elosztott adatforrásokon alapuló együttműködő AI megoldások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a federated learning alapvető fogalmait és előnyeit.
• AI modellek elosztott tanítási stratégiáinak implementálása.
• Federated learning technikák alkalmazása biztonságos, adatérzékeny együttműködésekhez.
• Esettanulmányok és gyakorlati példák felfedezése a federated learning alkalmazásairól az egészségügyben és a pénzügyekben.