Federated Learning in IoT und 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 Österreich (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 Österreich (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 die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Diese Live-Schulung in Österreich (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 Österreich (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 von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsexperten, die federierte Lernmethoden implementieren möchten, um AI-Modelle über mehrere Edge-Geräte hinweg zu trainieren, wobei die Datenschutzintegrität gewahrt bleibt.

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

• Die Prinzipien und Vorteile des federierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
• Federierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch umzusetzen.
• Das AI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
• Datenprivatschafts- und Sicherheitsprobleme im federierten Lernen anzugehen.
• Federierte Lernsysteme in realen Anwendungen einzusetzen und zu überwachen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (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 Österreich (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 Österreich (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.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Angebot der Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI- und Datenprofessionals, die federierte Lernmethoden verstehen und umsetzen möchten, um datenschutzkonforme maschinelles Lernen und kollaborative AI-Lösungen für verteilte Datenspeicher zu gestalten.

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

• Die Kernkonzepte und Vorteile des federierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für AI-Modelle umzusetzen.
• Federierte Lernmethoden anzuwenden, um datenschutzkonforme Zusammenarbeit sicherzustellen.
• Fallstudien und praktische Beispiele des federierten Lernens im Gesundheitsbereich und in der Finanzbranche zu erkunden.