Federated Learning in IoT and Edge Computing 培训
Federated Learning 直接在IoT设备和边缘计算平台上实现去中心化 AI 模型训练。本课程探讨了 Federated Learning 与 IoT 和边缘环境的集成，重点是减少延迟、增强即时决策以及确保分散式系统中的数据隐私。
这种讲师指导的现场培训（在线或现场）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员。
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。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。
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课程大纲
IoT 中的 Federated Learning 简介和 Edge Computing
- Federated Learning 概述及其在 IoT 中的应用
- 将 Federated Learning 与边缘计算整合的主要挑战
- 分散式 AI 在 IoT 环境中的优势
Federated Learning 物联网设备技术
- 在 IoT 设备上部署 Federated Learning 模型
- 处理非 IID 数据和有限的计算资源
- 优化IoT设备与中央伺服器之间的通信
即时决策和减少延迟
- 增强边缘环境中的实时处理能力
- 在 Federated Learning 系统中减少延迟的技术
- 实施边缘 AI 模型以实现快速可靠的决策
确保联合IoT系统中的数据隐私
- 去中心化 AI 模型中的数据隐私技术
- 管理跨IoT设备的数据共享和协作
- 遵守IoT环境中的数据隐私法规
案例研究和实际应用
- 在 IoT 中成功实施 Federated Learning
- 使用真实世界IoT数据集进行实践练习
- 探索 Federated Learning 物联网和边缘计算的未来趋势
总结和后续步骤
要求
- 物联网或边缘计算开发经验
- 对 AI 和机器学习有基本的了解
- 熟悉分散式系统和网路协定
观众
- 物联网工程师
- 边缘计算专家
- AI 开发人员
14 小时
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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。
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- 了解IoT和边缘计算的原理及其在数字化转型中的作用。
- 确定制造、物流和能源领域的IoT和边缘计算使用案例。
- 区分边缘计算和云计算架构和部署场景。
- 实施边缘计算解决方案，以实现预测性维护和实时决策。
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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。
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- 了解 Edge Computing 的基本概念和优势。
- 确定可以应用 Edge Computing 的用例和示例。
- 设计和构建 Edge Computing 解决方案，以加快数据处理速度并降低运营成本。
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14 小时这种由 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。
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21 小时这个由导师主导的现场培训课程旨在教导高级人工智慧研究人员、数据科学家和安全专家，让他们能够在多个边缘设备上实现联邦学习技术来训练人工智慧模型，同时保持数据隐私。
通过这次培训，参加者将能够：
- 了解联邦学习在Edge AI中的原则和好处。
- 使用TensorFlow Federated 和 PyTorch 实现联邦学习模型。
- 优化分布式边缘设备的人工智慧训练。
- 解决联邦学习中的数据隐私和安全挑战。
- 在实际应用中部署和监控联邦学习系统。
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Federated Learning for Finance
14 小时这种由讲师指导的 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。
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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。
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14 小时这种由讲师指导的 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。
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