Corso di formazione Federated Learning in IoT and Edge Computing

Approfondisci il regno innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplora architetture sofisticate e affronta le sfide dell'integrazione, preparandoti a sfruttare tutto il potenziale dell'edge computing in una varietà di ambienti aziendali. Acquisisci esperienza in strumenti e metodologie all'avanguardia per implementare, 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 di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti IT di livello intermedio e manager aziendali che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e dell'edge computing per consentire l'efficienza, l'elaborazione in tempo reale e l'innovazione in vari settori.

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

• Comprendere i principi dell'IoT e dell'edge computing e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identifica i casi d'uso per l'IoT e l'edge computing nei settori manifatturiero, logistico ed energetico.
• Distingui tra architetture di edge computing e cloud computing e scenari di implementazione.
• Implementa soluzioni di edge computing per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice 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.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ricercatori di intelligenza artificiale di livello avanzato, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli di intelligenza artificiale su più dispositivi edge, preservando al contempo la privacy dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i vantaggi dell'apprendimento federato in Edge AI.
• Implementare modelli di apprendimento federati utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizza l'addestramento dell'intelligenza artificiale sui dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare le sfide relative alla privacy e alla sicurezza dei dati nell'apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federati in applicazioni 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 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 dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'intelligenza artificiale e dei dati di livello intermedio che desiderano comprendere e implementare tecniche di apprendimento federato per l'apprendimento automatico che preserva la privacy e soluzioni di intelligenza artificiale collaborative su fonti di dati distribuite.

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

• Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi dell'apprendimento federato.
• Implementa strategie di addestramento distribuite per i modelli di intelligenza artificiale.
• Applica tecniche di apprendimento federato per proteggere le collaborazioni sensibili ai dati.
• Esplora casi di studio ed esempi pratici di apprendimento federato nel settore sanitario e finanziario.