Federated Learning in IoT and Edge Computing

• 物聯網或邊緣計算開發經驗
• 對 AI 和機器學習有基本的瞭解
• 熟悉分散式系統和網路協定

觀眾

• 物聯網工程師
• 邊緣計算專家
• AI 開發人員

Federated Learning 直接在IoT設備和邊緣計算平臺上實現去中心化 AI 模型訓練。本課程探討了 Federated Learning 與 IoT 和邊緣環境的集成，重點是減少延遲、增強即時決策以及確保分散式系統中的數據隱私。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

IoT 中的 Federated Learning 簡介和 Edge Computing

• Federated Learning 概述及其在 IoT 中的應用
• 將 Federated Learning 與邊緣計算整合的主要挑戰
• 分散式 AI 在 IoT 環境中的優勢

Federated Learning 物聯網設備技術

• 在 IoT 設備上部署 Federated Learning 模型
• 處理非 IID 數據和有限的計算資源
• 優化IoT設備與中央伺服器之間的通信

即時決策和減少延遲

• 增強邊緣環境中的實時處理能力
• 在 Federated Learning 系統中減少延遲的技術
• 實施邊緣 AI 模型以實現快速可靠的決策

確保聯合IoT系統中的數據隱私

• 去中心化 AI 模型中的數據隱私技術
• 管理跨IoT設備的數據共享和協作
• 遵守IoT環境中的數據隱私法規

案例研究和實際應用

• 在 IoT 中成功實施 Federated Learning
• 使用真實世界IoT數據集進行實踐練習
• 探索 Federated Learning 物聯網和邊緣計算的未來趨勢

總結和後續步驟