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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 小时
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。
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Edge AI for IoT Applications

 14 小时
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。
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Edge Computing

 7 小时
这种以讲师为主导的中国 现场现场培训针对的是希望使用Edge Computing分散数据管理以提高性能的产品经理和开发人员，利用位于源网络上的智能设备。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 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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