Cursuri de pregatire Edge Computing

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și edge computing pentru a permite eficiența, procesarea în timp real și inovația în diverse industrii.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Identifica cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Diferenția între arhitecturile de edge și cloud computing și scenariile de implementare.
• Implementa soluții de edge computing pentru mentenanță predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sisteme și profesioniștilor din industrie care doresc să exploateze Edge AI pentru îmbunătățirea aplicațiilor IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
• Să configureze și să organizeze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Să integreze Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerentele etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată pentru a optimiza soluțiile IoT și de calcul la margine.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Să implementeze modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Să reducă latența și să îmbunătățească luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.