Federated Learning and Edge AI Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is gericht op telecomprofessionals van het intermediate niveau, AI-engineers en IoT-specialisten die willen verkennen hoe 5G netwerken Edge AI toepassingen versnellen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van 5G technologie en de impact ervan op Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen die zijn geoptimaliseerd voor low-latency toepassingen in 5G omgevingen te implementeren.
• Systemen voor real-time decision-making te implementeren met behulp van Edge AI en 5G connectiviteit.
• AI-werkbelastingen te optimaliseren voor een efficiënte prestaties op edge-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-beoefenaars, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Edge AI onder de knie willen krijgen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie en gespecialiseerde toepassingen in verschillende industrieën willen verkennen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Ontdek geavanceerde technieken op het gebied van de ontwikkeling en optimalisatie van Edge AI-modellen.
• Implementeer geavanceerde strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Gebruik gespecialiseerde tools en frameworks voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
• Optimaliseer de prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen.
• Ontdek innovatieve gebruiksscenario's en opkomende trends op het gebied van Edge AI.
• Pak geavanceerde ethische en beveiligingsoverwegingen aan bij Edge AI-implementaties.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gevorderd niveau die geavanceerde Federated Learning technieken onder de knie willen krijgen en deze willen toepassen op grootschalige AI-projecten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Optimaliseer Federated Learning algoritmen voor verbeterde prestaties.
• Verwerk niet-IID-gegevensverdelingen in Federated Learning.
• Schaal Federated Learning systemen voor grootschalige implementaties.
• Behandel privacy-, beveiligings- en ethische overwegingen in geavanceerde Federated Learning scenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen die praktische vaardigheden willen opdoen bij het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van Edge AI en de voordelen ervan.
• Instellen en configureren van de edge computing-omgeving.
• Ontwikkel, train en optimaliseer AI-modellen voor edge-implementatie.
• Implementeer praktische AI-oplossingen op edge-apparaten.
• Evalueer en verbeter de prestaties van modellen die aan de rand zijn geïmplementeerd.
• Pak ethische en beveiligingsoverwegingen aan in Edge AI-toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor beveiligingsprofessionals op het gevorderde niveau, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en veerkrachtstrategieën voor Edge AIsystemen willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Beveiligingsrisico's en kwetsbaarheden in Edge AI-implementaties te begrijpen.
• Versleutelings- en authenticatietechnieken te implementeren voor gegevensbescherming.
• Veerkrachtige Edge AI-architecturen te ontwerpen die bestand zijn tegen cyberbedreigingen.
• Veilige strategieën voor het implementeren van AI-modellen toe te passen in edge-omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor agritech-professionals van beginner tot gemiddeld niveau, IoT-specialisten en AI-engineers die oplossingen voor slimme landbouw willen ontwikkelen en implementeren.Edge AI.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van Edge AI in de precisielandbouw begrijpen.
• AI-gestuurde monitoringssystemen voor gewassen en vee implementeren.
• Geautomatiseerde irrigatie- en omgevingssensoroplossingen ontwikkelen.
• De landbouwefficiëntie optimaliseren met behulp van realtime Edge AI analytics.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs op gemiddeld niveau, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve autonome systeemoplossingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen voor real-time verwerking op edge-apparaten.
• Implementeer Edge AI-oplossingen in autonome voertuigen, drones en robotica.
• Ontwerp en optimaliseer besturingssystemen met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen bij autonome AI-toepassingen aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief installatie en implementatie.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de fundamentele concepten van Edge AI.
• Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
• Ontwikkel, train en optimaliseer Edge AI-modellen.
• Implementeer en beheer Edge AI-toepassingen.
• Integreer Edge AI met bestaande systemen en workflows.
• Behandel ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op computer vision-ingenieurs van intermediate niveau tot gevorderd niveau, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals die computer vision-modellen voor realtime verwerking op randapparatuur willen implementeren en optimaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen op randapparatuur te implementeren voor realtime image en video-analyse.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestatie, energie-efficiëntie en low-latency inference.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die de basisprincipes van Federated Learning en de praktische toepassingen ervan willen leren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van Federated Learning.
• Implementeer basis Federated Learning algoritmen.
• Pak problemen met gegevensprivacy aan met behulp van Federated Learning.
• Integreer Federated Learning in bestaande AI-workflows.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning technieken willen toepassen om gegevensprivacy en collaboratieve AI in de financiële sector te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in de financiële wereld.
• Implementeer Federated Learning modellen voor privacybeschermende financiële toepassingen.
• Analyseer financiële gegevens samen zonder de privacy in gevaar te brengen.
• Pas Federated Learning toe op financiële scenario's uit de echte wereld, zoals fraudedetectie en risicobeheer.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning willen toepassen op zorgscenario's, waarbij gegevensprivacy en effectieve samenwerking tussen instellingen worden gewaarborgd.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van Federated Learning in de gezondheidszorg.
• Implementeer Federated Learning-modellen terwijl u de privacy van patiëntgegevens waarborgt.
• Werk samen aan AI-modeltraining in meerdere zorginstellingen.
• Pas Federated Learning toe op casestudy's in de echte gezondheidszorg.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen toepassen Federated Learning om IoT- en edge computing-oplossingen te optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in IoT en edge computing.
• Implementeer Federated Learning-modellen op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
• Verminder latentie en verbeter real-time besluitvorming in edge computing-omgevingen.
• Pak uitdagingen aan met betrekking tot gegevensprivacy en netwerkbeperkingen in IoT-systemen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die willen begrijpen en toepassen Federated Learning om gegevensprivacy bij de ontwikkeling van AI te waarborgen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning.
• Implementeer privacybeschermende machine learning-modellen met behulp van Federated Learning-technieken.
• Pak de uitdagingen van gegevensprivacy aan in gedecentraliseerde AI-training.
• Pas Federated Learning toe in real-world scenario's in verschillende sectoren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op AI- en dataprofessionals op gemiddeld niveau die federated learning-technieken willen begrijpen en implementeren voor privacybeschermende machine learning en collaboratieve AI-oplossingen in gedistribueerde databronnen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de kernconcepten en voordelen van federated learning.
• Implementeer gedistribueerde trainingsstrategieën voor AI-modellen.
• Pas federated learning-technieken toe om datagevoelige samenwerkingen te beveiligen.
• Bekijk casestudy's en praktische voorbeelden van federated learning in de gezondheidszorg en de financiële sector.