Edge Computing - Plan Szkolenia

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do średnio zaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i edge computing w zakresie zwiększania efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym oraz wprowadzania innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć zasady działania IoT i edge computing oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Zidentyfikować przypadki zastosowania IoT i edge computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrażania edge computing oraz chmury obliczeniowej.
• Wdrożyć rozwiązania edge computing do predykcyjnego utrzymania ruchu i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w Edge AI dla IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować Federated Learning w celu optymalizacji rozwiązań IoT i edge computing.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Implementować modele Federated Learning na urządzeniach IoT do zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszać opóźnienia i poprawiać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach edge computing.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością danych i ograniczeniami sieci w systemach IoT.