Cursuri de pregatire Computare la bord

Acest training live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel mediu și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și al edge computing-ului pentru a permite eficiență, procesare în timp real și inovare în diverse industrii.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Să identifice cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Să diferențieze între arhitecturile și scenariile de implementare ale edge computing și cloud computing.
• Să implementeze soluții de edge computing pentru întreținerea predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Formarea prezentată în timp real de instrucțurator (online sau presencial) în România este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților sistemelor și profesionistilor din industrie care doresc să utilizeze Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT prin procesarea și analiza inteligentă a datelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la marginea rețelei (Edge AI) și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze mediile Edge AI pentru dispozitivele IoT.
• Să dezvolte și să deployeze modele AI pe dispozitive de margine pentru aplicații IoT.
• Implementa procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Integrare Edge AI cu diferite protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning pentru a optimiza soluțiile IoT și edge computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în IoT și edge computing.
• Să implementeze modele Federated Learning pe dispozitive IoT pentru procesarea AI descentralizată.
• Să reducă latența și să îmbunătățească procesul decizional în timp real în mediile de edge computing.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.