Federated Learning in IoT and Edge Computing

• Doświadczenie w rozwoju IoT lub edge computing
• Podstawowe zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość systemów rozproszonych i protokołów sieciowych

Odbiorcy

• Inżynierowie IoT
• Specjaliści ds. przetwarzania brzegowego
• Programiści AI

Federated Learning umożliwia zdecentralizowane szkolenie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach IoT i platformach przetwarzania brzegowego. Ten kurs bada integrację Federated Learning ze środowiskami IoT i brzegowymi, koncentrując się na zmniejszeniu opóźnień, usprawnieniu podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym i zapewnieniu prywatności danych w systemach rozproszonych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Rozwiązywanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieci w systemach IoT.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Federated Learning w IoT i Edge Computing

• Przegląd Federated Learning i jego zastosowań w IoT
• Kluczowe wyzwania związane z integracją Federated Learning z przetwarzaniem brzegowym
• Korzyści ze zdecentralizowanej sztucznej inteligencji w środowiskach IoT

Techniki Federated Learning dla urządzeń IoT

• Wdrażanie modeli Federated Learning na urządzeniach IoT
• Obsługa danych innych niż IoT i ograniczonych zasobów obliczeniowych
• Optymalizacja komunikacji między urządzeniami IoT a serwerami centralnymi

Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i redukcja opóźnień

• Zwiększanie możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym w środowiskach brzegowych
• Techniki zmniejszania opóźnień w systemach Federated Learning
• Wdrażanie modeli brzegowej sztucznej inteligencji w celu szybkiego i niezawodnego podejmowania decyzji

Zapewnienie prywatności danych w sfederowanych systemach IoT

• Techniki ochrony prywatności danych w zdecentralizowanych modelach AI
• Zarządzanie udostępnianiem danych i współpracą między urządzeniami IoT
• Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych w środowiskach IoT

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

• Udane wdrożenia Federated Learning w IoT
• Ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych IoT
• Badanie przyszłych trendów w Federated Learning dla IoT i przetwarzania brzegowego

Podsumowanie i kolejne kroki