Formation Edge Computing

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux professionnels de l'informatique et aux gestionnaires d'entreprise de niveau intermédiaire souhaitant comprendre le potentiel de l'IoT et de l'informatique en périphérie pour favoriser l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IoT et de l'informatique en périphérie et leur rôle dans la transformation numérique.
• Identifier des cas d'utilisation de l'IoT et de l'informatique en périphérie dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et de l'énergie.
• Distinguer entre les architectures et les scénarios de déploiement de l'informatique en périphérie et du cloud computing.
• Mettre en œuvre des solutions d'informatique en périphérie pour la maintenance prédictive et la prise de décision en temps réel.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie souhaitant exploiter l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables :

• Comprendre les principes de base de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour les applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Traiter les considérations éthiques et les bonnes pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, est dispensée en <lieu> et s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer l'apprentissage fédéré pour optimiser les solutions IoT et de calcul en périphérie.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et le calcul en périphérie.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré sur des dispositifs IoT pour un traitement de l'IA décentralisé.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements de calcul en périphérie.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes réseau dans les systèmes IoT.