Corso di formazione Learning Federato nell'IoT e nel Calcolo Edge

Approfondite il campo innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplorate architetture sofisticate e affrontate le sfide di integrazione, preparandovi a sfruttare appieno il potenziale dell'edge computing in vari ambienti aziendali. Acquisite competenze in strumenti e metodologie all'avanguardia per distribuire, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche all'avanguardia Federated Learning e applicarle a progetti di intelligenza artificiale su larga scala.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizza gli algoritmi Federated Learning per migliorare le prestazioni.
• Gestire le distribuzioni di dati non IID in Federated Learning.
• Scala Federated Learning i sistemi per implementazioni su larga scala.
• Affrontare le considerazioni relative alla privacy, alla sicurezza e all'etica in scenari avanzati Federated Learning.

Questo corso guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a professionisti IT e manager aziendali di livello intermedio che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e del computing periferico (edge) per migliorare l'efficienza, la gestione delle decisioni in tempo reale e l'innovazione in vari settori industriali.

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

• Comprendere i principi dell'IoT e del computing periferico (edge) e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare casi d'uso per l'IoT e il computing periferico nei settori della produzione, logistica ed energia.
• Distinguere tra architetture di computing periferico (edge) e cloud e i loro scenari di distribuzione.
• Implementare soluzioni di computing periferico per la manutenzione predittiva e la gestione delle decisioni in tempo reale.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a product manager e sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing per decentralizzare la gestione dei dati per ottenere prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano apprendere i fondamenti di Federated Learning e le sue applicazioni pratiche.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi di Federated Learning.
• Implementare algoritmi di base Federated Learning.
• Risolvi i problemi di privacy dei dati utilizzando Federated Learning.
• Integra Federated Learning nei flussi di lavoro AI esistenti.

Questo corso live e guidato da un instruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a ricercatori di livello avanzato nell'IA, scienziati dei dati e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per l'addestramento di modelli AI su più dispositivi edge, mantenendo la privacy dei dati.

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

• Comprendere i principi e gli vantaggi dell'apprendimento federato nell'Edge AI.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l'addestramento AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare sfide di privacy e sicurezza nell'apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in applicazioni reali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche per migliorare la privacy dei dati e l'intelligenza artificiale collaborativa nel settore finanziario.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning in finanza.
• Implementare Federated Learning modelli per applicazioni finanziarie che preservano la privacy.
• Analizza i dati finanziari in modo collaborativo senza compromettere la privacy.
• Applicare Federated Learning a scenari finanziari reali, ad esempio il rilevamento delle frodi e la gestione dei rischi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning a scenari sanitari, garantendo la privacy dei dati e una collaborazione efficace tra le istituzioni.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi il ruolo di Federated Learning nell'assistenza sanitaria.
• Implementa Federated Learning modelli garantendo al contempo la privacy dei dati dei pazienti.
• Collabora all'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale in più istituzioni sanitarie.
• Applica Federated Learning a casi di studio sanitari del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare Federated Learning per garantire la privacy dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i benefici di Federated Learning.
• Implementa modelli di apprendimento automatico che preservano la privacy utilizzando tecniche Federated Learning.
• Affronta le sfide della privacy dei dati nell'addestramento decentralizzato dell'intelligenza artificiale.
• Applica Federated Learning in scenari reali in vari settori.

Questo corso di formazione live, guidato da un istruttore (Italia, online o sul posto), è rivolto a professionisti intermedi dell'IA e dei dati che desiderano comprendere ed implementare tecniche di apprendimento federato per la privacy-preserving machine learning e soluzioni AI collaborative su fonti di dati distribuite.

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

• Comprendere i concetti base e i vantaggi dell'apprendimento federato.
• Implementare strategie di addestramento distribuite per modelli AI.
• Applicare tecniche di apprendimento federato per collaborazioni sensibili ai dati.
• Esplorare casi studio ed esempi pratici dell'apprendimento federato nel settore sanitario e finanziario.