Federated Learning in IoT and Edge Computing

• 物联网或边缘计算开发经验
• 对 AI 和机器学习有基本的了解
• 熟悉分散式系统和网路协定

观众

• 物联网工程师
• 边缘计算专家
• AI 开发人员

Federated Learning 直接在IoT设备和边缘计算平台上实现去中心化 AI 模型训练。本课程探讨了 Federated Learning 与 IoT 和边缘环境的集成，重点是减少延迟、增强即时决策以及确保分散式系统中的数据隐私。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望应用 Federated Learning 来优化IoT和边缘计算解决方案的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在IoT和边缘计算中的原理和优势。
• 在 IoT 设备上实施 Federated Learning 模型以进行去中心化的 AI 处理。
• 减少延迟并改进边缘计算环境中的实时决策。
• 解决与IoT系统中的数据隐私和网路限制相关的挑战。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

IoT 中的 Federated Learning 简介和 Edge Computing

• Federated Learning 概述及其在 IoT 中的应用
• 将 Federated Learning 与边缘计算整合的主要挑战
• 分散式 AI 在 IoT 环境中的优势

Federated Learning 物联网设备技术

• 在 IoT 设备上部署 Federated Learning 模型
• 处理非 IID 数据和有限的计算资源
• 优化IoT设备与中央伺服器之间的通信

即时决策和减少延迟

• 增强边缘环境中的实时处理能力
• 在 Federated Learning 系统中减少延迟的技术
• 实施边缘 AI 模型以实现快速可靠的决策

确保联合IoT系统中的数据隐私

• 去中心化 AI 模型中的数据隐私技术
• 管理跨IoT设备的数据共享和协作
• 遵守IoT环境中的数据隐私法规

案例研究和实际应用

• 在 IoT 中成功实施 Federated Learning
• 使用真实世界IoT数据集进行实践练习
• 探索 Federated Learning 物联网和边缘计算的未来趋势

总结和后续步骤