Federated Learning and Edge AI 培训

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望掌握边缘 AI 最新进展、优化其 AI 模型以进行边缘部署并探索跨各个行业的专业应用的高级 AI 从业者、研究人员和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
• 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
• 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
• 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
• 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
• 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望掌握尖端 Federated Learning 技术并将其应用于大型 AI 专案的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 优化 Federated Learning 演算法以提高性能。
• 处理 Federated Learning 中的非 IID 数据分布。
• 扩展 Federated Learning 个系统以进行大规模部署。
• 解决高级 Federated Learning 场景中的隐私、安全和道德注意事项。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望获得在边缘设备上为各种应用程序部署 AI 模型的实用技能的中级开发人员、数据科学家和技术爱好者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的原理及其优势。
• 设置和配置边缘计算环境。
• 开发、训练和优化用于边缘部署的 AI 模型。
• 在边缘设备上实施实用的 AI 解决方案。
• 评估和改进边缘部署模型的性能。
• 解决边缘 AI 应用程序中的道德和安全注意事项。

这种由讲师指导的现场中国（在线或现场）培训面向希望利用边缘人工智能提供创新自主系统解决方案的中级机器人工程师、自动驾驶汽车开发人员和人工智能研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在自主系统中的作用和优势。
• 开发和部署 AI 模型，以便在边缘设备上进行实时处理。
• 在自动驾驶汽车、无人机和机器人技术中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用 Edge AI 设计和优化控制系统。
• 解决自主 AI 应用中的道德和监管考虑。

这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望全面了解边缘 AI 从概念到实际实施（包括设置和部署）的中级开发人员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基本概念。
• 设置和配置边缘 AI 环境。
• 开发、训练和优化边缘 AI 模型。
• 部署和管理边缘 AI 应用程序。
• 将边缘 AI 与现有系统和工作流集成。
• 解决边缘 AI 实施中的道德考虑和最佳实践。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 提供创新医疗保健解决方案的中级医疗保健专业人员、生物医学工程师和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
• 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
• 解决医疗保健 AI 应用程序中的道德和监管考虑因素。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 通过智能数据处理和分析功能增强物联网应用程序的中级开发人员、系统架构师和行业专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为 IoT 设备设置和配置边缘 AI 环境。
• 在边缘设备上为 IoT 应用程序开发和部署 AI 模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将边缘 AI 与各种物联网协议和平台集成。
• 解决面向物联网的边缘 AI 中的道德考量和最佳实践。

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望学习 Federated Learning 基础知识及其实际应用的初级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 理解 Federated Learning 的原理。
• 实现基本的 Federated Learning 演算法。
• 使用 Federated Learning 解决数据隐私问题。
• 将 Federated Learning 集成到现有的 AI 工作流中。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望应用 Federated Learning 技术来增强金融行业数据隐私和协作 AI 的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解财务中 Federated Learning 的原则和优势。
• 为保护隐私的金融应用程序实施 Federated Learning 模型。
• 在不影响隐私的情况下协作分析财务数据。
• 将 Federated Learning 应用于实际的财务场景，例如欺诈检测和风险管理。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望将 Federated Learning 应用于医疗保健场景的中级专业人员，确保数据隐私和跨机构的有效协作。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在医疗保健中的作用。
• 实施 Federated Learning 模型，同时确保患者数据隐私。
• 跨多个医疗保健机构协作进行 AI 模型训练。
• 将 Federated Learning 应用于现实世界的医疗保健案例研究。

这种讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望应用 Federated Learning 来优化IoT和边缘计算解决方案的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在IoT和边缘计算中的原理和优势。
• 在 IoT 设备上实施 Federated Learning 模型以进行去中心化的 AI 处理。
• 减少延迟并改进边缘计算环境中的实时决策。
• 解决与IoT系统中的数据隐私和网路限制相关的挑战。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望理解和应用 Federated Learning 以确保 AI 开发中的数据隐私的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 的原理和优势。
• 使用 Federated Learning 技术实现隐私保护机器学习模型。
• 解决分散式 AI 训练中的数据隐私挑战。
• 将 Federated Learning 应用于各个行业的实际场景。

这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望了解和实施联合学习技术以实现跨分散式数据源保护隐私的机器学习和协作 AI 解决方案的中级 AI 和数据专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解联合学习的核心概念和优势。
• 为 AI 模型实施分散式训练策略。
• 应用联合学习技术来保护数据敏感型协作。
• 探索医疗保健和金融领域联邦学习的案例研究和实际范例。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望了解边缘 AI 及其入门应用程序基础知识的初级开发人员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基本概念和架构。
• 设置和配置边缘 AI 环境。
• 开发和部署简单的边缘 AI 应用程序。
• 识别并了解边缘 AI 的用例和优势。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望保护和合乎道德地部署边缘 AI 解决方案的中级网络安全专业人员、系统管理员和 AI 伦理研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 中的安全和隐私挑战。
• 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
• 制定策略以降低边缘 AI 部署中的安全风险。
• 解决道德考虑并确保遵守法规。
• 对边缘 AI 应用程序进行安全评估和审计。