Federated Learning在物聯網和邊緣計算中的應用培訓
Federated Learning 直接在IoT設備和邊緣計算平臺上實現去中心化 AI 模型訓練。本課程探討了 Federated Learning 與 IoT 和邊緣環境的集成，重點是減少延遲、增強即時決策以及確保分散式系統中的數據隱私。
這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
- 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
- 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
- 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
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課程簡介
IoT 中的 Federated Learning 簡介和 Edge Computing
- Federated Learning 概述及其在 IoT 中的應用
- 將 Federated Learning 與邊緣計算整合的主要挑戰
- 分散式 AI 在 IoT 環境中的優勢
Federated Learning 物聯網設備技術
- 在 IoT 設備上部署 Federated Learning 模型
- 處理非 IID 數據和有限的計算資源
- 優化IoT設備與中央伺服器之間的通信
即時決策和減少延遲
- 增強邊緣環境中的實時處理能力
- 在 Federated Learning 系統中減少延遲的技術
- 實施邊緣 AI 模型以實現快速可靠的決策
確保聯合IoT系統中的數據隱私
- 去中心化 AI 模型中的數據隱私技術
- 管理跨IoT設備的數據共享和協作
- 遵守IoT環境中的數據隱私法規
案例研究和實際應用
- 在 IoT 中成功實施 Federated Learning
- 使用真實世界IoT數據集進行實踐練習
- 探索 Federated Learning 物聯網和邊緣計算的未來趨勢
總結和後續步驟
最低要求
- 物聯網或邊緣計算開發經驗
- 對 AI 和機器學習有基本的瞭解
- 熟悉分散式系統和網路協定
觀眾
- 物聯網工程師
- 邊緣計算專家
- AI 開發人員
14 時間：
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