Federated Learning and Edge AI Počítačový Kurz
Federované učení je decentralizovaný přístup ke školení AI, který umožňuje špičkovým zařízením spolupracovat na trénování modelů bez sdílení nezpracovaných dat, čímž se zvyšuje soukromí a efektivita.
Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, datové vědce a bezpečnostní specialisty, kteří chtějí implementovat techniky federovaného učení pro trénování modelů umělé inteligence na různých hraničních zařízeních při zachování soukromí dat.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy a výhody federovaného učení v Edge AI.
- Implementujte federované modely učení pomocí TensorFlow Federated a PyTorch.
- Optimalizujte školení AI napříč distribuovanými hranovými zařízeními.
- Řešení problémů v oblasti ochrany osobních údajů a zabezpečení ve federovaném učení.
- Nasaďte a monitorujte federované výukové systémy v aplikacích reálného světa.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuze.
- Spousta cvičení a cvičení.
- Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.
Návrh Školení
Úvod do Federated Learning
- Přehled tradičního školení AI vs. federované učení
- Klíčové principy a výhody federovaného učení
- Případy použití federovaného učení v aplikacích Edge AI
Federated Learning Architektura a pracovní postup
- Pochopení federovaných modelů učení klient-server a peer-to-peer
- Rozdělení dat a trénink decentralizovaných modelů
- Communication protokoly a agregační strategie
Implementace Federated Learning pomocí TensorFlow Federated
- Nastavení TensorFlow Federováno pro distribuovaný výcvik AI
- Vytváření federovaných modelů učení pomocí Python
- Simulace federovaného učení na okrajových zařízeních
Federated Learning s PyTorch a OpenFL
- Úvod do OpenFL pro federované učení
- Implementace federovaných modelů založených na PyTorch
- Přizpůsobení technik federované agregace
Optimalizace výkonu pro Edge AI
- Hardwarová akcelerace pro federované učení
- Snížení komunikační režie a latence
- Adaptivní učební strategie pro zařízení s omezenými zdroji
Ochrana osobních údajů a bezpečnost v Federated Learning
- Techniky ochrany soukromí (bezpečná agregace, diferenciální soukromí, homomorfní šifrování)
- Snížení rizik úniku dat ve federovaných modelech umělé inteligence
- Dodržování předpisů a etické aspekty
Nasazování Federated Learning systémů
- Nastavení federovaného učení na skutečných okrajových zařízeních
- Monitorování a aktualizace federovaných modelů
- Škálování nasazení federovaného učení v podnikových prostředích
Budoucí trendy a případové studie
- Vznikající výzkum ve federovaném učení a Edge AI
- Případové studie z reálného světa ve zdravotnictví, financích a internetu věcí
- Další kroky pro pokrok v řešení federovaného učení
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Silné porozumění konceptům strojového učení a hlubokého učení
- Zkušenosti s Python programováním a AI frameworky (PyTorch, TensorFlow nebo podobné)
- Základní znalost distribuovaných výpočtů a sítí
- Znalost konceptů ochrany osobních údajů a zabezpečení v AI
Publikum
- výzkumníci AI
- Datoví vědci
- Bezpečnostní specialisté
Open Training Courses require 5+ participants.
Federated Learning and Edge AI Počítačový Kurz - Booking
Federated Learning and Edge AI Počítačový Kurz - Enquiry
Federated Learning and Edge AI - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced Edge AI Techniques
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé uživatele umělé inteligence, výzkumníky a vývojáře, kteří si chtějí osvojit nejnovější pokroky v Edge AI, optimalizovat své modely umělé inteligence pro okrajové nasazení a prozkoumat specializované aplikace v různých průmyslových odvětvích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Prozkoumejte pokročilé techniky vývoje a optimalizace modelu Edge AI.
- Implementujte špičkové strategie pro nasazení modelů umělé inteligence na okrajová zařízení.
- Využijte specializované nástroje a rámce pro pokročilé aplikace Edge AI.
- Optimalizujte výkon a efektivitu řešení Edge AI.
- Prozkoumejte inovativní případy použití a nové trendy v Edge AI.
- Zaměřte se na pokročilé etické a bezpečnostní aspekty v nasazení Edge AI.
Advanced Federated Learning Techniques
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat špičkové Federated Learning techniky a aplikovat je na rozsáhlé projekty umělé inteligence.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Optimalizujte Federated Learning algoritmy pro lepší výkon.
- Zpracovávejte distribuce dat bez IID v Federated Learning.
- Scale Federated Learning systémy pro rozsáhlá nasazení.
- Zaměřte se na soukromí, zabezpečení a etické aspekty v pokročilých Federated Learning scénářích.
Building AI Solutions on the Edge
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, datové vědce a technologické nadšence, kteří chtějí získat praktické dovednosti při nasazování modelů AI na okrajových zařízeních pro různé aplikace.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy Edge AI a její výhody.
- Nastavte a nakonfigurujte prostředí edge computingu.
- Vyvíjejte, trénujte a optimalizujte modely umělé inteligence pro okrajové nasazení.
- Implementujte praktická řešení AI na okrajových zařízeních.
- Vyhodnoťte a zlepšujte výkon modelů nasazených na okrajích.
- Zaměřte se na etické a bezpečnostní aspekty v aplikacích Edge AI.
Edge AI in Autonomous Systems
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé robotické inženýry, vývojáře autonomních vozidel a výzkumníky AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní řešení autonomních systémů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte roli a výhody Edge AI v autonomních systémech.
- Vyvíjejte a nasazujte modely umělé inteligence pro zpracování v reálném čase na okrajových zařízeních.
- Implementujte řešení Edge AI v autonomních vozidlech, dronech a robotice.
- Navrhujte a optimalizujte řídicí systémy pomocí Edge AI.
- Zaměřte se na etické a regulační aspekty v autonomních aplikacích umělé inteligence.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a IT profesionály, kteří chtějí získat komplexní porozumění Edge AI od konceptu až po praktickou implementaci, včetně nastavení a nasazení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty Edge AI.
- Nastavte a nakonfigurujte prostředí Edge AI.
- Vyvíjejte, trénujte a optimalizujte modely Edge AI.
- Nasazujte a spravujte aplikace Edge AI.
- Integrujte Edge AI se stávajícími systémy a pracovními postupy.
- Zaměřte se na etické aspekty a osvědčené postupy při implementaci Edge AI.
Edge AI for Healthcare
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé zdravotnické odborníky, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnická řešení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte roli a výhody Edge AI ve zdravotnictví.
- Vyvíjejte a nasazujte modely umělé inteligence na okrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
- Implementujte řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
- Navrhněte a nasaďte systémy monitorování pacientů pomocí Edge AI.
- Zaměřte se na etické a regulační aspekty v aplikacích umělé inteligence ve zdravotnictví.
Edge AI for IoT Applications
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, systémové architekty a odborníky v oboru, kteří chtějí využít Edge AI k vylepšení aplikací IoT pomocí inteligentního zpracování dat a analytických funkcí.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy Edge AI a její aplikace v IoT.
- Nastavte a nakonfigurujte prostředí Edge AI pro zařízení IoT.
- Vyvíjejte a nasazujte modely umělé inteligence na okrajových zařízeních pro aplikace IoT.
- Implementujte zpracování dat a rozhodování v reálném čase v systémech IoT.
- Integrujte Edge AI s různými IoT protokoly a platformami.
- Zaměřte se na etické aspekty a osvědčené postupy v Edge AI pro IoT.
Introduction to Federated Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří se chtějí naučit základy Federated Learning a jeho praktické aplikace.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy Federated Learning.
- Implementujte základní Federated Learning algoritmy.
- Řešení problémů s ochranou osobních údajů pomocí Federated Learning.
- Integrujte Federated Learning do stávajících pracovních postupů AI.
Federated Learning for Finance
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí použít techniky Federated Learning ke zvýšení ochrany osobních údajů a společné umělé inteligence ve finančním průmyslu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy a výhody Federated Learning ve financích.
- Implementujte modely Federated Learning pro finanční aplikace chránící soukromí.
- Analyzujte finanční data ve spolupráci bez ohrožení soukromí.
- Použijte Federated Learning na reálné finanční scénáře, jako je odhalování podvodů a řízení rizik.
Federated Learning for Healthcare
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé odborníky, kteří chtějí aplikovat Federated Learning na scénáře zdravotní péče, zajistit soukromí dat a efektivní spolupráci mezi institucemi.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit roli Federated Learning ve zdravotnictví.
- Implementujte modely Federated Learning a zároveň zajistěte soukromí dat pacientů.
- Spolupracujte na školení modelu umělé inteligence napříč různými zdravotnickými institucemi.
- Použít Federated Learning na případové studie zdravotní péče v reálném světě.
Federated Learning in IoT and Edge Computing
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí použít Federated Learning k optimalizaci řešení IoT a edge computingu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy a výhody Federated Learning v IoT a edge computingu.
- Implementujte modely Federated Learning na zařízení IoT pro decentralizované zpracování AI.
- Snižte latenci a zlepšujte rozhodování v reálném čase v okrajových počítačových prostředích.
- Řešení problémů souvisejících s ochranou osobních údajů a síťovými omezeními v systémech IoT.
Federated Learning for Privacy-Preserving AI
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí porozumět a použít Federated Learning k zajištění ochrany osobních údajů při vývoji AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy a výhody Federated Learning.
- Implementujte modely strojového učení chránící soukromí pomocí technik Federated Learning.
- Vyřešte problémy ochrany osobních údajů v decentralizovaném školení AI.
- Použijte Federated Learning ve scénářích reálného světa v různých odvětvích.
Federated Learning for Secure AI Collaboration
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé AI a datové profesionály, kteří chtějí porozumět a implementovat federované výukové techniky pro strojové učení zachovávající soukromí a řešení AI pro spolupráci napříč distribuovanými zdroji dat.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty a výhody federovaného učení.
- Implementujte distribuované tréninkové strategie pro modely umělé inteligence.
- Aplikujte techniky federovaného učení k zabezpečení spolupráce citlivé na data.
- Prozkoumejte případové studie a praktické příklady federovaného učení ve zdravotnictví a financích.
Introduction to Edge AI
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající vývojáře a IT profesionály, kteří chtějí porozumět základům Edge AI a jejím úvodním aplikacím.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty a architekturu Edge AI.
- Nastavte a nakonfigurujte prostředí Edge AI.
- Vyvíjejte a nasazujte jednoduché aplikace Edge AI.
- Identifikujte a pochopte případy použití a výhody Edge AI.
Security and Privacy in Edge AI
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé odborníky na kybernetickou bezpečnost, systémové administrátory a výzkumníky etiky AI, kteří chtějí zabezpečit a eticky nasadit řešení Edge AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy v oblasti zabezpečení a ochrany soukromí v Edge AI.
- Implementujte osvědčené postupy pro zabezpečení okrajových zařízení a dat.
- Vyvíjejte strategie ke zmírnění bezpečnostních rizik při nasazení Edge AI.
- Zaměřte se na etické aspekty a zajistěte dodržování předpisů.
- Provádějte bezpečnostní hodnocení a audity aplikací Edge AI.