Συνεταιρικό Μάθηση στο IoT και Πλαίσιο Κέντρου Υπολογισμού Training Course

Ερευνήστε βαθύτερα στην καινοτόμο σφαίρα των υπολογιστών αιχμής με αυτό το προηγμένο μάθημα. Εξερευνήστε εξελιγμένες αρχιτεκτονικές και αντιμετωπίστε τις προκλήσεις ολοκλήρωσης, προετοιμαζόμενοι να αξιοποιήσετε πλήρως τις δυνατότητες του υπολογιστικού αιχμής σε μια ποικιλία επιχειρηματικών περιβαλλόντων. Αποκτήστε τεχνογνωσία σε εργαλεία και μεθοδολογίες αιχμής για την ανάπτυξη, διαχείριση και βελτιστοποίηση λύσεων υπολογιστών αιχμής που ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες ανάγκες του κλάδου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τεχνικές αιχμής Federated Learning και να τις εφαρμόσουν σε έργα τεχνητής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Βελτιστοποιήστε τους αλγόριθμους Federated Learning για βελτιωμένη απόδοση.
• Χειριστείτε διανομές δεδομένων που δεν είναι IID στο Federated Learning.
• Συστήματα κλίμακας Federated Learning για αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας.
• Αντιμετωπίστε ζητήματα απορρήτου, ασφάλειας και δεοντολογίας σε προχωρημένα Federated Learning σενάρια.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου και στελέχη επιχειρήσεων που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του IoT και των αιχμής υπολογιστών για την αποτελεσματικότητα, την επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και την καινοτομία στην διάφορες βιομηχανίες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των αρχών του IoT και του edge computing και του ρόλου τους στον ψηφιακό μετασχηματισμό.
• Προσδιορίστε περιπτώσεις χρήσης για IoT και υπολογιστές αιχμής στους τομείς της μεταποίησης, της εφοδιαστικής και της ενέργειας.
• Διαφοροποίηση μεταξύ αρχιτεκτονικών υπολογιστών άκρων και cloud και σεναρίων ανάπτυξης.
• Εφαρμόστε λύσεις υπολογιστικής αιχμής για προγνωστική συντήρηση και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Ελλάδα, είναι προσαρμοσμένη για μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, σχεδιαστές συστημάτων και επαγγελματίες της βιομηχανίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Edge AI για την αύξηση των δυνατοτήτων επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων στα IoT εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υπολογίζουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τη χρήση της στα IoT.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν περιβάλλον Edge AI για δασκάλια IoT.
• Δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε edge devices για IoT εφαρμογές.
• Προσαρμόσουν την επεξεργασία και απόφαση όλων των συστημάτων IoT.
• Συμβαδίζουν Edge AI με διάφορα IoT πρωτόκολλα και πλατφόρμες.
• Αντιμετωπίστηκαν τα ενδιάμεσα συνθήματα και καλές πρακτικές στη Edge AI για IoT.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε διαχειριστές προϊόντων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge Computing για να αποκεντρώσουν τη διαχείριση δεδομένων για ταχύτερη απόδοση, αξιοποιώντας έξυπνες συσκευές που βρίσκονται στο δίκτυο προέλευσης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τα πλεονεκτήματα του Edge Computing.
• Προσδιορίστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα παραδείγματα όπου μπορεί να εφαρμοστεί το Edge Computing.
• Σχεδιάστε και δημιουργήστε Edge Computing λύσεις για ταχύτερη επεξεργασία δεδομένων και μειωμένο λειτουργικό κόστος.

Δημιουργήστε μια ισχυρή βάση για το σχεδιασμό και τη διαχείριση μιας ανθεκτικής υπολογιστικής υποδομής αιχμής. Μάθετε για τις ανοιχτές υβριδικές υποδομές cloud, τη διαχείριση του φόρτου εργασίας σε διάφορα σύννεφα και τη διασφάλιση ευελιξίας και πλεονασμού. Αυτή η εκπαίδευση παρέχει βασικές γνώσεις για τη δημιουργία μιας επεκτάσιμης και ασφαλούς υποδομής που υποστηρίζει τις δυναμικές ανάγκες των σύγχρονων εφαρμογών με υπολογιστές αιχμής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Federated Learning και τις πρακτικές εφαρμογές του.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές του Federated Learning.
• Εφαρμογή βασικών Federated Learning αλγορίθμων.
• Αντιμετωπίστε τα προβλήματα απορρήτου δεδομένων χρησιμοποιώντας το Federated Learning.
• Ενσωματώστε το Federated Learning στις υπάρχουσες ροές εργασίας AI.

Αυτή η επίδειξη εκπαιδεύσεως, με καθηγητή (online ή σε υπόλοιπο), προσαντίχει σε ειδικές επιπέδου μελετητές AI, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς ασφαλείας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μη αποσυντίθετου μάθησης για την εκπαίδευση AI προτύπων σε πολλαπλά κατώτερα διασύνορα υποστηρίζοντας την αποφυγή μοίρασης δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιέσουν τους αρχές και τα πλεονεκτήματα της μη αποσυντίθετου μάθησης στο Edge AI.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μη αποσυντίθετου μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow Federated και PyTorch.
• Βελτιωνούν την εκπαίδευση AI σε διασκορπισμένα edge διασύνορα.
• Αντιμετωπίζουν προβλήματα αποφυγής μοίρασης και ασφάλειας δεδομένων στη μη αποσυντίθετη μάθηση.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν συστήματα μη αποσυντίθετου μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές Federated Learning για να βελτιώσουν το απόρρητο δεδομένων και τη συνεργατική τεχνητή νοημοσύνη στον χρηματοπιστωτικό κλάδο.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές και τα οφέλη του Federated Learning στα οικονομικά.
• Εφαρμογή Federated Learning μοντέλων για οικονομικές εφαρμογές που διατηρούν το απόρρητο.
• Αναλύστε οικονομικά δεδομένα συνεργατικά χωρίς να διακυβεύεται το απόρρητο.
• Εφαρμόστε το Federated Learning σε οικονομικά σενάρια πραγματικού κόσμου, όπως ο εντοπισμός απάτης και η διαχείριση κινδύνου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν Federated Learning σε σενάρια υγειονομικής περίθαλψης, διασφαλίζοντας το απόρρητο των δεδομένων και την αποτελεσματική συνεργασία μεταξύ των ιδρυμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τον ρόλο του Federated Learning στην υγειονομική περίθαλψη.
• Εφαρμόστε μοντέλα Federated Learning διασφαλίζοντας παράλληλα το απόρρητο των δεδομένων των ασθενών.
• Συνεργαστείτε στην εκπαίδευση μοντέλων AI σε πολλά ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης.
• Εφαρμόστε το Federated Learning σε μελέτες περιπτώσεων υγειονομικής περίθαλψης πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν το Federated Learning για να διασφαλίσουν το απόρρητο των δεδομένων στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές και τα οφέλη του Federated Learning.
• Εφαρμόστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που διατηρούν το απόρρητο χρησιμοποιώντας τεχνικές Federated Learning.
• Αντιμετωπίστε τις προκλήσεις του απορρήτου των δεδομένων στην αποκεντρωμένη εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμόστε το Federated Learning σε σενάρια πραγματικού κόσμου σε διάφορους κλάδους.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό τον οδηγό εκπαιδευτικού, στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε επαγγελματίες AI και δεδομένων επιπέδου μέσω της χρήσης, οι οποίοι επιθυμούν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνικές συντηρητικής μάθησης για προστασία ιδιωτικότητας στην μηχανική απόδοση και συνεργατικές λύσεις AI σε διανεμημένους πηγές δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τους βασικούς κανόνες και πλεονεκτήματα της συντηρητικής μάθησης.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές διανεμημένης εξέτασης για AI μοντέλα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές συντηρητικής μάθησης για να προστατεύσουν συνεργατικές συνεργασίες από δεδομένα.
• Εξερευνάν περιπτώσεις εφαρμογής και πρακτικά παραδείγματα συντηρητικής μάθησης στην υγεία και τον φινάνσες.