Edge Computing - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i przetwarzania brzegowego w celu zwiększenia wydajności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady IoT i edge computing oraz ich rolę w cyfrowej transformacji.
• Zidentyfikować przypadki użycia IoT i Edge Computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżniać architektury przetwarzania brzegowego i chmurowego oraz scenariusze wdrażania.
• Wdrażać rozwiązania edge computing do konserwacji predykcyjnej i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, system architects, and industry professionals who wish to leverage Edge AI for enhancing IoT applications with intelligent data processing and analytics capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of Edge AI and its application in IoT.
• Set up and configure Edge AI environments for IoT devices.
• Develop and deploy AI models on edge devices for IoT applications.
• Implement real-time data processing and decision-making in IoT systems.
• Integrate Edge AI with various IoT protocols and platforms.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI for IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.