Federated Learning and Edge AI Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsfachleute auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die erkunden möchten, wie 5G-Netzwerke Edge AI-Anwendungen beschleunigen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihre Auswirkungen auf Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle, die für Anwendungen mit geringer Latenz optimiert sind, in 5G-Umgebungen einzusetzen.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI- und 5G-Konnektivität zu implementieren.
• Optimierung von KI-Workloads für effiziente Leistung auf Edge-Geräten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
• Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
• Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
• Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
• Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
• Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
• Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
• Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersicherheitsexperten, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge AI-Systeme implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Edge AI-Einsätzen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz von Daten zu implementieren.
• belastbare Edge AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyber-Bedrohungen widerstehen können.
• Sichere KI-Modell-Implementierungsstrategien in Edge-Umgebungen anwenden.

Kombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene in der Agrartechnik, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI Lösungen für die intelligente Landwirtschaft entwickeln und einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Rolle von Edge AI in der Präzisionslandwirtschaft zu verstehen.
• KI-gesteuerte Systeme zur Überwachung von Nutzpflanzen und Vieh zu implementieren.
• Automatisierte Lösungen für Bewässerung und Umweltsensorik zu entwickeln.
• die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge AI-Analysen zu optimieren.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und in der Robotik zu implementieren.
• Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Edge-KI-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren.
• Edge-KI-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
• Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Ethische Erwägungen und Best Practices bei der Implementierung von Edge AI berücksichtigen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
• Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning in Szenarien des Gesundheitswesens anwenden und dabei den Datenschutz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen sicherstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle zu implementieren und dabei den Datenschutz von Patientendaten zu gewährleisten.
• beim Training von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenzuarbeiten.
• Federated Learning auf reale Fallstudien aus dem Gesundheitswesen anzuwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
• Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI- und Datenexperten auf mittlerem Niveau, die föderierte Lerntechniken für datenschutzgerechtes maschinelles Lernen und kollaborative KI-Lösungen für verteilte Datenquellen verstehen und implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Kernkonzepte und Vorteile des föderierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle zu implementieren.
• Techniken des föderierten Lernens anwenden, um datenkritische Kollaborationen zu sichern.
• Fallstudien und praktische Beispiele für föderiertes Lernen im Gesundheits- und Finanzwesen kennenzulernen.