Federated Learning in IoT and Edge Computing Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gevorderd niveau die geavanceerde Federated Learning technieken onder de knie willen krijgen en deze willen toepassen op grootschalige AI-projecten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Optimaliseer Federated Learning algoritmen voor verbeterde prestaties.
• Verwerk niet-IID-gegevensverdelingen in Federated Learning.
• Schaal Federated Learning systemen voor grootschalige implementaties.
• Behandel privacy-, beveiligings- en ethische overwegingen in geavanceerde Federated Learning scenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor IT-professionals en bedrijfsmanagers van gemiddeld niveau die het potentieel van IoT en edge computing willen begrijpen voor het mogelijk maken van efficiëntie, realtime verwerking en innovatie in verschillende industrieën.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van IoT en edge computing en hun rol in digitale transformatie.
• Identificeer gebruiksscenario's voor IoT en edge computing in de productie-, logistiek- en energiesector.
• Maak onderscheid tussen edge- en cloud computing-architecturen en implementatiescenario's.
• Implementeer edge computing-oplossingen voor voorspellend onderhoud en real-time besluitvorming.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
• Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
• Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
• Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
• Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor productmanagers en ontwikkelaars die Edge Computing willen gebruiken om gegevensbeheer te decentraliseren voor snellere prestaties, gebruikmakend van slimme apparaten die zich op het bronnetwerk bevinden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisconcepten en voordelen van Edge Computing.
• Identificeer de gebruiksscenario's en voorbeelden waar Edge Computing kan worden toegepast.
• Ontwerp en bouw Edge Computing oplossingen voor snellere gegevensverwerking en lagere operationele kosten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die de basisprincipes van Federated Learning en de praktische toepassingen ervan willen leren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van Federated Learning.
• Implementeer basis Federated Learning algoritmen.
• Pak problemen met gegevensprivacy aan met behulp van Federated Learning.
• Integreer Federated Learning in bestaande AI-workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is gericht op AI-onderzoekers, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten op gevorderd niveau die federated learning-technieken willen implementeren voor het trainen van AI-modellen op meerdere edge-apparaten, met behoud van gegevensprivacy.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en voordelen van federated learning in Edge AI te begrijpen.
• Federated learning-modellen te implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
• AI-training op gedistribueerde edge-apparaten te optimaliseren.
• Gegevensprivacy- en beveiligingsuitdagingen aan te pakken in federated learning.
• Gefedereerde leersystemen in real-world toepassingen te implementeren en te controleren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning technieken willen toepassen om gegevensprivacy en collaboratieve AI in de financiële sector te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in de financiële wereld.
• Implementeer Federated Learning modellen voor privacybeschermende financiële toepassingen.
• Analyseer financiële gegevens samen zonder de privacy in gevaar te brengen.
• Pas Federated Learning toe op financiële scenario's uit de echte wereld, zoals fraudedetectie en risicobeheer.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning willen toepassen op zorgscenario's, waarbij gegevensprivacy en effectieve samenwerking tussen instellingen worden gewaarborgd.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Federated Learning in de gezondheidszorg.
• Implementeer Federated Learning-modellen terwijl u de privacy van patiëntgegevens waarborgt.
• Werk samen aan AI-modeltraining in meerdere zorginstellingen.
• Pas Federated Learning toe op casestudy's in de echte gezondheidszorg.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die willen begrijpen en toepassen Federated Learning om gegevensprivacy bij de ontwikkeling van AI te waarborgen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning.
• Implementeer privacybeschermende machine learning-modellen met behulp van Federated Learning-technieken.
• Pak de uitdagingen van gegevensprivacy aan in gedecentraliseerde AI-training.
• Pas Federated Learning toe in real-world scenario's in verschillende sectoren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op AI- en dataprofessionals op gemiddeld niveau die federated learning-technieken willen begrijpen en implementeren voor privacybeschermende machine learning en collaboratieve AI-oplossingen in gedistribueerde databronnen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de kernconcepten en voordelen van federated learning.
• Implementeer gedistribueerde trainingsstrategieën voor AI-modellen.
• Pas federated learning-technieken toe om datagevoelige samenwerkingen te beveiligen.
• Bekijk casestudy's en praktische voorbeelden van federated learning in de gezondheidszorg en de financiële sector.