Formation Apprentissage Fédéré et IA aux Bords

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens avancés de l'IA, chercheurs et développeurs qui souhaitent maîtriser les dernières avancées dans l'IA Edge, optimiser leurs modèles IA pour le déploiement edge, et explorer des applications spécialisées à travers divers secteurs.

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

• Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
• Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
• Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
• Optimiser la performance et l'efficacité des solutions d'IA Edge.
• Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans l'IA Edge.
• Aborder les considérations éthiques avancées et de sécurité pour le déploiement IA Edge.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe Federated Learning et les appliquer à des projets d'IA à grande échelle.

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

• Optimiser les algorithmes Federated Learning pour améliorer les performances.
• Traiter des distributions de données non IID dans Federated Learning.
• Mettre à l'échelle les systèmes Federated Learning pour des déploiements à grande échelle.
• Prendre en compte la vie privée, la sécurité et les considérations éthiques dans les scénarios Federated Learning avancés.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des dispositifs edge dans diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
• Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
• Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs intermédiaires en robotique, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA Edge pour des solutions innovantes dans les systèmes autonomes.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer des applications Edge AI.
• Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser 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 en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et son application dans IoT.
• Configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles IA sur les dispositifs Edge pour les applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement de données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en Edge AI pour IoT.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de Federated Learning et ses applications pratiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes du Federated Learning.
• Mettre en œuvre des algorithmes Federated Learning de base.
• Répondre aux préoccupations en matière de confidentialité des données en utilisant Federated Learning.
• Intégrer Federated Learning dans les flux de travail existants de l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques Federated Learning pour améliorer la confidentialité des données et l'IA collaborative dans l'industrie financière.

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

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans la finance.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning pour des applications financières préservant la vie privée.
• Analyser des données financières en collaboration sans compromettre la confidentialité.
• Appliquer Federated Learning à des scénarios financiers réels, tels que la détection des fraudes et la gestion des risques.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning à des scénarios de soins de santé, en garantissant la confidentialité des données et une collaboration efficace entre les institutions.

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

• Comprendre le rôle de Federated Learning dans les soins de santé.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning tout en garantissant la confidentialité des données des patients.
• Collaborer à la formation de modèles d'IA dans plusieurs établissements de soins de santé.
• Appliquer Federated Learning à des études de cas réels dans le domaine des soins de santé.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning pour optimiser les solutions IoT et edge computing.

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

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans l'IoT et l'edge computing.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning sur des appareils IoT pour un traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'edge computing.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes du réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer Federated Learning pour garantir la confidentialité des données dans le développement de l'IA.

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

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique préservant la vie privée à l'aide des techniques Federated Learning.
• Relever les défis de la confidentialité des données dans le cadre d'une formation décentralisée à l'IA.
• Appliquer Federated Learning dans des scénarios du monde réel à travers diverses industries.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires en intelligence artificielle et données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'apprentissage automatique avec préservation de la vie privée et les solutions collaboratives d'IA sur des sources de données distribuées.

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

• Comprendre les concepts de base et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'entraînement distribué pour les modèles d'IA.
• Appliquer les techniques d'apprentissage fédéré à des collaborations sensibles aux données.
• Examiner des études de cas et des exemples pratiques d'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé et des finances.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer et déployer des applications Edge AI simples.
• Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de la cybersécurité, administrateurs systèmes et chercheurs en éthique de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions Edge AI.

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

• Comprendre les défis liés à la sécurité et à la confidentialité dans l'Edge AI.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données aux bords.
• Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans le déploiement d'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et s'assurer de la conformité avec les régulations.
• Effectuer des évaluations de sécurité et des audits pour les applications Edge AI.