Federativní učení v prostředí IoT a výpočetních okrajů Počítačový Kurz

Toto školení vedené instruktorem České republice (online či prezenčně) je určeno pro pokročilé odborníky, kteří si chtějí osvojit nejnovější techniky federovaného učení a uplatnit je při realizaci rozsáhlých projektů v oblasti umělé inteligence.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizovat algoritmy federovaného učení za účelem zlepšení jejich výkonnosti.
• Zvládat distribuce dat, jež nejsou identicky rozdistribuovaná v rámci federovaného učení.
• Škálovat systémy federovaného učení pro masivní nasazení.
• Řešit otázky související s ochranou osobních údajů, bezpečností a etikou v pokročilých scénářích federovaného učení.

Toto praktické školení vedené instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno IT profesionálům a manažerům na střední úrovni, kteří chtějí pochopit potenciál IoT a výpočetnictví na okraji sítě při zvyšování efektivity, zpracovávání dat v reálném čase a podpoře inovací napříč různými odvětvími.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům IoT a výpočetnictví na okraji sítě a jejich roli v digitální transformaci.
• Identifikovat možnosti využití IoT a výpočetnictví na okraji sítě ve výrobním, logistickém a energetickém sektoru.
• Rozlišovat mezi architekturami výpočetnictví na okraji sítě a cloud computingu i jednotlivými scénáři nasazení.
• Implementovat řešení založená na výpočetnictví na okraji sítě určená k prediktivní údržbě a rozhodování v reálném čase.

Toto praktické školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře středně pokročilé úrovně, systémové architekty a profesionály z průmyslu, kteří chtějí využít Edge AI k posílení svých IoT aplikací prostřednictvím inteligentního zpracování dat a analýz.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy technologie Edge AI a její využití v prostředí IoT.
• Nastavit a konfigurovat prostředí Edge AI pro zařízení IoT.
• Vytvářet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních na okraji sítě určených k použití v aplikacích IoT.
• Provádět okamžité zpracování dat a rozhodování v systémech IoT.
• Integrovat Edge AI s různými protokoly a platformami IoT.
• Zohledňovat etická hlediska a dodržovat osvědčené postupy při využívání Edge AI v prostředí IoT.

Toto interaktivní školení vedené lektorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající profesionály, kteří si chtějí osvojit základy federovaného učení a jeho praktické využití.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy federovaného učení.
• Implementovat základní algoritmy federovaného učení.
• Řešit problémy týkající se ochrany osobních údajů pomocí federovaného učení.
• Začlenit federované učení do stávajících postupů v oblasti umělé inteligence.

Tento kurz vedený instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určen pokročilým výzkumníkům v oblasti umělé inteligence, datovým vědcům a specialistům na bezpečnost, kteří chtějí implementovat techniky federovaného učení při trénování modelů AI napříč více zařízeními na okraji sítě při zachování soukromí dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a výhody federovaného učení v kontextu umělé inteligence na okraji sítě.
• Implementovat modely federovaného učení pomocí nástrojů TensorFlow Federated a PyTorch.
• Optimalizovat proces trénování AI na distribuovaných zařízeních na okraji sítě.
• Řešit výzvy spojené se soukromím a bezpečností dat v rámci federovaného učení.
• Nasadit a monitorovat systémy federovaného učení v reálných aplikacích.

Tento živý školicí kurz vedený lektorem České republice (online nebo prezenčně) je určen pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit využívat techniky federovaného učení ke zvýšení ochrany dat a rozvoji spolupráce na projektech umělé inteligence ve finančnictví.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a výhodám federovaného učení v bankovnictví a pojišťovnictví.
• Vytvořit modely federovaného učení určené k použití ve finančních systémech s důrazem na ochranu soukromí.
• Společně analyzovat finanční data, aniž by došlo k narušení jejich důvěrnosti.
• Aplikovat federované učení na reálné situace – např. při detekci podvodů či řízení rizik.

Toto školení pod vedením lektora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály střední úrovně, kteří chtějí aplikovat principy federovaného učení ve zdravotnických scénářích, čímž zajistí ochranu dat a efektivní spolupráci mezi institucemi.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli federovaného učení ve zdravotnictví.
• Implementovat modely federovaného učení s důrazem na ochranu soukromí pacientských dat.
• Spolupracovat na trénování modelů umělé inteligence napříč více zdravotnickými institucemi.
• Aplikovat principy federovaného učení na reálné příklady ze zdravotnictví.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály střední úrovně, kteří si chtějí osvojit federované učení a využít ho k zajištění ochrany dat při vývoji systémů umělé inteligence.

Po skončení kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a výhody federovaného učení.
• Vytvářet modely strojového učení respektující soukromí s využitím technik federovaného učení.
• Překonávat problémy spojené s ochranou dat při decentralizovaném trénování modelů AI.
• Aplikovat federované učení v reálných situacích napříč různými odvětvími.

Toto živé školení pod vedením lektora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro profesionály v oblasti AI a dat, kteří mají zkušenosti na střední úrovni a chtějí porozumět i prakticky implementovat techniky federovaného učení zaměřené na ochranu soukromí při tvorbě strojových modelů a spolupráci nad distribuovanými datovými zdroji.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty a výhody federovaného učení.
• Implementovat strategie distribuovaného trénování AI modelů.
• Využívat techniky federovaného učení při realizaci spolupráce s citlivými daty.
• Prostudovat konkrétní příklady a praktické využití federovaného učení ve zdravotnictví a financích.