Federated Learning in IoT and Edge Computing Schulung

Tauchen Sie mit diesem Kurs für Fortgeschrittene tiefer in die innovative Welt des Edge-Computing ein. Erforschen Sie ausgefeilte Architekturen und meistern Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial von Edge Computing in einer Vielzahl von Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Fachwissen über modernste Tools und Methoden zur Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Edge-Computing-Lösungen, die den spezifischen Anforderungen der Branche entsprechen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
• Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
• Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
• Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute und Unternehmensleiter auf mittlerem Niveau, die das Potenzial von IoT und Edge Computing für Effizienz, Echtzeitverarbeitung und Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing und ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in der Fertigung, Logistik und im Energiesektor zu identifizieren.
• Unterscheiden zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und Einsatzszenarien.
• Implementierung von Edge-Computing-Lösungen für vorausschauende Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Kombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
• Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
• Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsspezialisten, die föderierte Lerntechniken für das Training von KI-Modellen auf mehreren Edge-Geräten unter Wahrung des Datenschutzes implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile des föderierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
• Föderierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch zu implementieren.
• KI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
• Bewältigung der Herausforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit beim föderierten Lernen.
• Einsatz und Überwachung von föderierten Lernsystemen in realen Anwendungen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning in Szenarien des Gesundheitswesens anwenden und dabei den Datenschutz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen sicherstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle zu implementieren und dabei den Datenschutz von Patientendaten zu gewährleisten.
• beim Training von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenzuarbeiten.
• Federated Learning auf reale Fallstudien aus dem Gesundheitswesen anzuwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
• Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI- und Datenexperten auf mittlerem Niveau, die föderierte Lerntechniken für datenschutzgerechtes maschinelles Lernen und kollaborative KI-Lösungen für verteilte Datenquellen verstehen und implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Kernkonzepte und Vorteile des föderierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle zu implementieren.
• Techniken des föderierten Lernens anwenden, um datenkritische Kollaborationen zu sichern.
• Fallstudien und praktische Beispiele für föderiertes Lernen im Gesundheits- und Finanzwesen kennenzulernen.