Federated Learning and Edge AI - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów telekomunikacyjnych, inżynierów AI i specjalistów IoT, którzy chcą dowiedzieć się, w jaki sposób sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI zoptymalizowane pod kątem aplikacji o niskim opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdrożenie systemów podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym przy użyciu łączności Edge AI i 5G.
• Optymalizacja obciążeń AI pod kątem wydajności na urządzeniach brzegowych.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level AI practitioners, researchers, and developers who wish to master the latest advancements in Edge AI, optimize their AI models for edge deployment, and explore specialized applications across various industries.

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

• Explore advanced techniques in Edge AI model development and optimization.
• Implement cutting-edge strategies for deploying AI models on edge devices.
• Utilize specialized tools and frameworks for advanced Edge AI applications.
• Optimize performance and efficiency of Edge AI solutions.
• Explore innovative use cases and emerging trends in Edge AI.
• Address advanced ethical and security considerations in Edge AI deployments.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować najnowocześniejsze Federated Learning techniki i zastosować je w projektach AI na dużą skalę.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Optymalizować algorytmy Federated Learning w celu poprawy wydajności.
• Obsługiwać dystrybucje danych innych niż IID w Federated Learning.
• Skalować systemy Federated Learning do wdrożeń na dużą skalę.
• Zajmować się kwestiami prywatności, bezpieczeństwa i etyki w zaawansowanych scenariuszach Federated Learning.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, data scientists, and tech enthusiasts who wish to gain practical skills in deploying AI models on edge devices for various applications.

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

• Understand the principles of Edge AI and its benefits.
• Set up and configure the edge computing environment.
• Develop, train, and optimize AI models for edge deployment.
• Implement practical AI solutions on edge devices.
• Evaluate and improve the performance of edge-deployed models.
• Address ethical and security considerations in Edge AI applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI i programistów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa i strategie odporności dla systemów Edge AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zagrożenia bezpieczeństwa i luki w zabezpieczeniach we wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania w celu ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które mogą wytrzymać cyberzagrożenia.
• Stosować bezpieczne strategie wdrażania modeli AI w środowiskach brzegowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów agritech, specjalistów IoT i inżynierów AI, którzy chcą opracować i wdrożyć Edge AI rozwiązania dla inteligentnego rolnictwa.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Edge AI w rolnictwie precyzyjnym.
• Wdrożyć oparte na sztucznej inteligencji systemy monitorowania upraw i zwierząt gospodarskich.
• Opracować zautomatyzowane rozwiązania do nawadniania i wykrywania środowiska.
• Zoptymalizować wydajność rolnictwa za pomocą analizy Edge AI w czasie rzeczywistym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level robotics engineers, autonomous vehicle developers, and AI researchers who wish to leverage Edge AI for innovative autonomous system solutions.

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

• Understand the role and benefits of Edge AI in autonomous systems.
• Develop and deploy AI models for real-time processing on edge devices.
• Implement Edge AI solutions in autonomous vehicles, drones, and robotics.
• Design and optimize control systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in autonomous AI applications.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and IT professionals who wish to gain a comprehensive understanding of Edge AI from concept to practical implementation, including setup and deployment.

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

• Understand the fundamental concepts of Edge AI.
• Set up and configure Edge AI environments.
• Develop, train, and optimize Edge AI models.
• Deploy and manage Edge AI applications.
• Integrate Edge AI with existing systems and workflows.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI implementation.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych inżynierów wizji komputerowej, programistów AI i specjalistów IoT, którzy chcą wdrożyć i zoptymalizować modele wizji komputerowej do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowania w wizji komputerowej.
• Wdrożyć zoptymalizowane modele głębokiego uczenia się na urządzeniach brzegowych do analizy obrazu i wideo w czasie rzeczywistym.
• Używać frameworków takich jak TensorFlow Lite, OpenVINO i NVIDIA Jetson SDK do wdrażania modeli.
• Optymalizacja modeli AI pod kątem wydajności, energooszczędności i wnioskowania o niskich opóźnieniach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy Federated Learning i jego praktyczne zastosowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Federated Learning.
• Wdrożyć podstawowe algorytmy Federated Learning.
• Rozwiązać obawy dotyczące prywatności danych za pomocą Federated Learning.
• Zintegrować Federated Learning z istniejącymi przepływami pracy AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki Federated Learning w celu zwiększenia prywatności danych i współpracy AI w branży finansowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady i korzyści płynące z Federated Learning w finansach.
• Wdrożyć modele Federated Learning dla aplikacji finansowych chroniących prywatność.
• Wspólnie analizować dane finansowe bez narażania prywatności.
• Zastosować Federated Learning do rzeczywistych scenariuszy finansowych, takich jak wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning w scenariuszach opieki zdrowotnej, zapewniając prywatność danych i skuteczną współpracę między instytucjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Federated Learning w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać modele Federated Learning przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności danych pacjentów.
• Współpracować w zakresie szkolenia modeli AI w wielu instytucjach opieki zdrowotnej.
• Zastosować Federated Learning do rzeczywistych studiów przypadków opieki zdrowotnej.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować Federated Learning w celu zapewnienia prywatności danych w rozwoju sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści płynące z Federated Learning.
• Wdrożyć modele uczenia maszynowego chroniące prywatność przy użyciu technik Federated Learning.
• Rozwiązać wyzwania związane z prywatnością danych w zdecentralizowanym szkoleniu AI.
• Zastosować Federated Learning w rzeczywistych scenariuszach w różnych branżach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów AI i danych, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć techniki uczenia federacyjnego w celu zachowania prywatności uczenia maszynowego i wspólnych rozwiązań AI w rozproszonych źródłach danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i korzyści płynące z uczenia federacyjnego.
• Wdrożyć rozproszone strategie szkoleniowe dla modeli AI.
• Zastosować techniki uczenia federacyjnego w celu zabezpieczenia współpracy wrażliwej na dane.
• Zapoznać się ze studiami przypadków i praktycznymi przykładami federacyjnego uczenia się w opiece zdrowotnej i finansach.