Cursuri de pregatire Federated Learning in IoT and Edge Computing

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici Federated Learning de ultimă generație și să le aplice în proiecte de IA la scară largă.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Optimizarea algoritmilor Federated Learning pentru îmbunătățirea performanței.
• Să gestioneze distribuții de date non-IID în Federated Learning.
• Să scaleze sistemele Federated Learning pentru implementări la scară largă.
• Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, securitate și etică în scenarii Federated Learning avansate.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel mediu și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și al edge computing-ului pentru a permite eficiență, procesare în timp real și inovare în diverse industrii.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Să identifice cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Să diferențieze între arhitecturile și scenariile de implementare ale edge computing și cloud computing.
• Să implementeze soluții de edge computing pentru întreținerea predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sistem și profesioniștilor din industrie care doresc să valorifice Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicarea sa în IoT.
• Să instaleze și să configureze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea datelor în timp real și luarea deciziilor în sistemele IoT.
• Integrarea Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Abordarea considerațiilor etice și a celor mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează managerilor de produs și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Edge Computing pentru a descentraliza gestionarea datelor în vederea unei performanțe mai rapide, valorificând dispozitivele inteligente situate în rețeaua sursă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și avantajele de bază ale Edge Computing.
• Să identifice cazurile de utilizare și exemplele în care Edge Computing poate fi aplicat.
• Să proiecteze și să construiască soluții Edge Computing pentru prelucrarea mai rapidă a datelor și reducerea costurilor operaționale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele fundamentale ale Federated Learning și aplicațiile sale practice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Federated Learning.
• Să implementeze algoritmi Federated Learning de bază.
• Să abordeze problemele legate de confidențialitatea datelor utilizând Federated Learning.
• Să integreze Federated Learning în fluxurile de lucru AI existente.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de nivel avansat în domeniul inteligenței artificiale, oamenilor de știință din domeniul datelor și specialiștilor în securitate care doresc să implementeze tehnici de învățare federată pentru instruirea modelelor de inteligență artificială pe mai multe dispozitive periferice, păstrând în același timp confidențialitatea datelor.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile învățării federative în Edge AI.
• Să implementeze modele de învățare federată utilizând TensorFlow Federated și PyTorch.
• Să optimizeze instruirea AI pe dispozitive periferice distribuite.
• Abordarea provocărilor legate de confidențialitatea și securitatea datelor în învățarea federată.
• Implementarea și monitorizarea sistemelor de învățare federată în aplicații din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice tehnici Federated Learning pentru a spori confidențialitatea datelor și inteligența artificială colaborativă în industria financiară.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în finanțe.
• Să implementeze modele Federated Learning pentru aplicații financiare care păstrează confidențialitatea.
• Să analizeze datele financiare în mod colaborativ fără a compromite confidențialitatea.
• Să aplice Federated Learning la scenarii financiare reale, cum ar fi detectarea fraudelor și gestionarea riscurilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning scenariilor din domeniul sănătății, asigurând confidențialitatea datelor și colaborarea eficientă între instituții.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul Federated Learning în asistența medicală.
• Să implementeze modele Federated Learning asigurând în același timp confidențialitatea datelor pacienților.
• Să colaboreze la formarea modelelor AI în mai multe instituții de sănătate.
• Să aplice Federated Learning la studii de caz din lumea reală a asistenței medicale.

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să înțeleagă și să aplice Federated Learning pentru a asigura confidențialitatea datelor în dezvoltarea IA.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning.
• Să implementeze modele de învățare automată care protejează confidențialitatea folosind tehnici Federated Learning.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor în formarea AI descentralizată.
• Să aplice Federated Learning în scenarii din lumea reală din diverse industrii.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul IA și al datelor de nivel mediu care doresc să înțeleagă și să implementeze tehnici de învățare federată pentru învățarea automată care protejează confidențialitatea și soluții colaborative de IA în surse de date distribuite.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării federative.
• Să pună în aplicare strategii de formare distribuite pentru modelele AI.
• Să aplice tehnici de învățare federată pentru a securiza colaborările sensibile la date.
• Să exploreze studii de caz și exemple practice de învățare federată în sănătate și finanțe.