Corso di formazione Apprendimento Federato nell’IoT e nel Calcolo Edge

Con questo corso avanzato si può esplorare in profondità il mondo innovativo del computing periferico. Si studiano architetture sofisticate e le sfide di integrazione, preparando i partecipanti a sfruttarne appieno il potenziale nei diversi contesti aziendali. Si acquisiscono competenze riguardo strumenti e metodologie all’avanguardia per implementare, gestire ed ottimizzare soluzioni computing periferico in linea con le esigenze settoriali specifiche.

Questo corso formativo dal vivo con la presenza dell’istruttore in Italia (online o in sede) si rivolge a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche più innovative nell’ambito dell’Apprendimento Federato e impiegarle in progetti di intelligenza artificiale su larga scala.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare gli algoritmi di Apprendimento Federato per migliorarne le prestazioni.
• Gestire correttamente distribuzioni di dati non-IID nell’ambito dell’Apprendimento Federato.
• Scalare i sistemi di Apprendimento Federato in modo da renderli adatti a impieghi su larga scala.
• Affrontare problematiche legate alla privacy, alla sicurezza e all’etica nei contesti avanzati di Apprendimento Federato.

Si tratta di un corso pratico tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), rivolto a professionisti IT e manager aziendali con una competenza intermedia, interessati a comprendere il potenziale dell’IoT e del computing distribuito per migliorare l’efficienza operativa, elaborare dati in tempo reale e stimolare l’innovazione nei diversi settori.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’IoT e del computing distribuito nonché il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare gli scenari d’utilizzo dell’IoT e del computing distribuito nei settori della produzione, della logistica e dell’energia.
• Distinguere tra le architetture di computing distribuito e cloud e i relativi modelli di implementazione.
• Implementare soluzioni basate sul computing distribuito per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

In questo corso completo si sfrutta il potenziale trasformativo dell’AI grazie all’agilità offerta dall’elaborazione edge. I partecipanti impareranno a distribuire modelli AI direttamente sui dispositivi edge, approfondendo le architetture CNN fino alle tecniche più avanzate di distillazione della conoscenza e apprendimento federato. Grazie a esercitazioni pratiche, acquisiranno competenze fondamentali per ottimizzare l’efficienza dei modelli AI in contesti che richiedono elaborazione e decisioni in tempo reale ai margini della rete.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Italia (online o in sede), si rivolge a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti del settore desiderosi di utilizzare l'Edge AI per potenziare le applicazioni IoT grazie ad analisi intelligenti dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e il suo utilizzo nell'ambito IoT.
• Configurare correttamente gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge destinati alle applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la presa di decisioni nei sistemi IoT.
• Integrare l'Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le best practice nell'ambito dell'utilizzo dell'Edge AI per le applicazioni IoT.

Acquisite solide competenze nella progettazione e gestione di un’infrastruttura edge computing affidabile. Scoprirete le caratteristiche delle infrastrutture cloud ibride aperte, come distribuire i workload tra diversi ambienti cloud e garantire flessibilità nonché ridondanza. Questo corso fornisce conoscenze essenziali per creare un’infrastruttura scalabile e sicura in grado di rispondere alle esigenze dinamiche delle moderne applicazioni basate sul Edge Computing.

Questo corso intensivo tenuto da istruttori in Italia (online o in loco) è indirizzato a professionisti alle prime armi che desiderano acquisire una solida padronanza dei fondamenti dell’Apprendimento Federato e delle sue applicazioni pratiche.

Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’Apprendimento Federato.
• Implementare semplici algoritmi di Apprendimento Federato.
• Risolvere questioni legate alla privacy dei dati attraverso l’uso dell’Apprendimento Federato.
• Integrare tale tecnica nei flussi operativi AI già esistenti.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), è rivolto a ricercatori di intelligenza artificiale, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli AI su più dispositivi edge mantenendo alta la privacy dei dati.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i benefici dell’apprendimento federato nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale in Edge.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l’addestramento dei modelli AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy e alla sicurezza nell’ambito dell’apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in contesti reali.

Questo corso intensivo guidato da istruttori in Italia (online o in presenza) è pensato per professionisti di livello intermedio che intendono applicare l’apprendimento federato al fine di migliorare la privacy dei dati e favorire lo sviluppo collaborativo dell’IA nel settore finanziario.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e i vantaggi dell’apprendimento federato nel contesto finanziario.
• Implementare modelli di apprendimento federato per applicazioni finanziarie che tutelano la privacy.
• Analizzare dati finanziari in modo collaborativo senza violare i requisiti di riservatezza.
• Applicare l’apprendimento federato a scenari reali del settore, come il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio.

Questo corso dal vivo con docente in Italia (online o in presenza) è pensato per professionisti di livello intermedio che desiderano applicare l’apprendimento federato a contesti sanitari, mantenendo la privacy dei dati e favorendo una collaborazione efficace tra istituzioni.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’apprendimento federato nel settore sanitario.
• Implementare modelli di apprendimento federato rispettando la privacy dei dati dei pazienti.
• Collaborare alla formazione di modelli di intelligenza artificiale tra più strutture sanitarie.
• Applicare l’apprendimento federato a casi concreti del settore medico.

Si tratta di una formazione pratica condotta da istruttori in Italia (online o in sede), rivolta a professionisti intermedi interessati ad approfondire l'apprendimento federato come strumento per la tutela della privacy nella fase di sviluppo dei sistemi AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e i vantaggi dell'apprendimento federato.
• Sviluppare modelli di machine learning rispettosi della privacy utilizzando tali tecniche.
• Affrontare le problematiche legate alla protezione dei dati nell'ambito dell'addestramento decentralizzato di sistemi AI.
• Applicare concretamente l'apprendimento federato in contesti reali e in diversi settori industriali.

Questo corso formativo con docente in Italia (online o in presenza) è pensato per professionisti del settore AI e dei dati di livello intermedio che desiderano comprendere e utilizzare le tecniche dell’apprendimento federato al fine di sviluppare soluzioni AI collaborative basate su modelli di machine learning che tutelino la privacy, anche in contesti con fonti dati distribuite.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi dell’apprendimento federato.
• Implementare strategie di addestramento distribuito per modelli AI.
• Applicare tecniche di apprendimento federato in contesti di collaborazione che richiedono una grande attenzione alla sicurezza dei dati.
• Esaminare casi pratici e studi di applicazione dell’apprendimento federato nella sanità e nella finanza.