Federated Learning in IoT and Edge Computing Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), en son Federated Learning tekniklerinde ustalaşmak ve bunları büyük ölçekli yapay zeka projelerine uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning algoritmalarını iyileştirilmiş performans için optimize etmek.
• Federated Learning içinde IID olmayan veri dağılımlarını ele almak.
• Federated Learning sistemlerini büyük ölçekli dağıtımlar için ölçeklendirmek.
• Gelişmiş Federated Learning senaryolarında gizlilik, güvenlik ve etik hususlarını ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde verimliliği, gerçek zamanlı işlemeyi ve yeniliği sağlamak için IoT ve uç bilişimin potansiyelini anlamak isteyen orta düzeydeki BT profesyonelleri ve iş yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimin prensiplerini ve dijital dönüşümdeki rollerini anlayabilecektir.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve uç bilişim kullanım senaryolarını belirleyebilecektir.
• Uç ve bulut bilişim mimarileri ve dağıtım senaryoları arasındaki farkları ayırt edebilecektir.
• Tahmini bakım ve gerçek zamanlı karar verme için uç bilişim çözümleri uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'un temellerini ve pratik uygulamalarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'un prensiplerini anlayabilecektir.
• Temel Federated Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Federated Learning kullanarak veri gizliliği endişelerini giderebilecektir.
• Mevcut yapay zeka iş akışlarına Federated Learning'u entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), veri gizliliğini korurken birden fazla uç cihazda AI modellerini eğitmek için federatif öğrenme tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'te federatif öğrenmenin ilkelerini ve faydalarını anlamak.
• TensorFlow Federated ve PyTorch kullanarak federatif öğrenme modellerini uygulamak.
• Dağıtılmış uç cihazlarda AI eğitimini optimize etmek.
• Federatif öğrenmede veri gizliliği ve güvenlik zorluklarını ele almak.
• Gerçek dünya uygulamalarında federatif öğrenme sistemlerini dağıtmak ve izlemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finans sektöründe veri gizliliğini ve işbirlikçi yapay zekayı geliştirmek için Federated Learning tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans sektöründe Federated Learning'ün prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Gizliliği koruyan finans uygulamaları için Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Gizliliği tehlikeye atmadan finansal verileri işbirliği içinde analiz edebilecektir.
• Federated Learning'ü, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi gibi gerçek dünya finans senaryolarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'ü sağlık senaryolarına uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir; bu sayede veri gizliliği sağlanır ve kurumlar arası etkili işbirliği mümkün olur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Federated Learning'ün rolünü anlayabilecektir.
• Hasta verilerinin gizliliğini sağlayarak Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Birden fazla sağlık kurumunda yapay zeka modeli eğitimi konusunda işbirliği yapabilecektir.
• Federated Learning'ü gerçek dünya sağlık vaka çalışmalarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka geliştirmede veri gizliliğini sağlamak için Federated Learning'yı anlamak ve uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'nın ilkelerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Federated Learning tekniklerini kullanarak gizliliği koruyan makine öğrenimi modellerini uygulayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka eğitiminde veri gizliliği zorluklarını ele alabilecektir.
• Federated Learning'yı çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya senaryolarında uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gizlilik koruyucu makine öğrenimi ve dağıtılmış veri kaynakları genelinde işbirlikçi yapay zeka çözümleri için federatif öğrenme tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki yapay zeka ve veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federatif öğrenmenin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilecektir.
• Yapay zeka modelleri için dağıtılmış eğitim stratejileri uygulayabilecektir.
• Veri gizliliğini korumak için federatif öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Sağlık ve finans alanlarında federatif öğrenmenin örnek olaylarını ve pratik uygulamalarını keşfedebilecektir.