Federated Learning and Edge AI Training Cursus
Federated learning is een gedecentraliseerde AI-trainingsaanpak waarmee edge-apparaten gezamenlijk modellen kunnen trainen zonder ruwe data te delen, wat de privacy en efficiëntie ten goede komt.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-onderzoekers op gevorderd niveau, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten die federaal willen implementeren leertechnieken voor het trainen van AI-modellen op meerdere edge-apparaten, terwijl de dataprivacy behouden blijft.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De principes en voordelen van federated learning in Edge AI te begrijpen.
- Federated learning-modellen te implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
- AI-training over gedistribueerde edge-apparaten te optimaliseren.
- Data privacy- en beveiligingsuitdagingen aan te pakken in federated learning.
- Gefedereerde leert systemen te implementeren en te monitoren in real-world toepassingen.
Format van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Cursusaanbod
Inleiding tot Federated Learning
- Overzicht van traditionele AI-training versus gefedereerd leren
- Belangrijkste principes en voordelen van gefedereerd leren
- Gebruikscases van gefedereerd leren in Edge AI applicaties
Federated Learning Architectuur en Workflow
- Begrijpen van client-server- en peer-to-peer-modellen voor gefedereerd leren
- Data-partitioning en gedecentraliseerde modeltraining
- Communication protocollen en aggregatiestrategieën
Implementatie van Federated Learning met TensorFlow Federated
- TensorFlow Federated instellen voor gedistribueerde AI-training
- Gefedereerde leerModellen bouwen met Python
- Gefedereerd leren op randapparatuur simuleren
Federated Learning met PyTorch en OpenFL
- Introductie tot OpenFL voor gefedereerd leren
- Gefedereerde modellen op basis van PyTorch implementeren
- Gefedereerde aggregatietechnieken aanpassen
De prestaties optimaliseren voor Edge AI
- Hardware-acceleratie voor gefedereerd leren
- Communicatieoverhead en latency verlagen
- Aangepaste leerstrategieën voor apparaten met beperkte middelen
Gegevensprivacy en beveiliging in Federated Learning
- Privacy-beschermende technieken (Secure Aggregation, Differential Privacy, Homomorphic Encryption)
- Risico's van datalekken in gefedereerde AI-modellen verzachten
- Regulatory compliance en ethische overwegingen
Federated Learning systemen implementeren
- Gefedereerd leren op echte randapparaten opzetten
- Gefedereerde modellen controleren en bijwerken
- Gefedereerde leerimplementaties opschalen in bedrijfsomgevingen
Toekomstige trends en casestudy's
- Opkomend onderzoek in gefedereerd leren en Edge AI
- Praktijkcasestudy's in de gezondheidszorg, financiën en IoT
- Volgende stappen voor het bevorderen van oplossingen voor gefedereerd leren
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Sterk begrip van machine learning en deep learning concepten
- Ervaring met Python programmeer- en AI-frameworks (PyTorch, TensorFlow of vergelijkbaar)
- Basiskennis van gedistribueerde computing en netwerken
- Kennis van dataprivacy en beveiligingsconcepten in AI
Doelgroep
- AI-onderzoekers
- Datawetenschappers
- Beveiligingsspecialisten
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Federated Learning and Edge AI Training Cursus - Booking
Federated Learning and Edge AI Training Cursus - Enquiry
Federated Learning and Edge AI - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced Edge AI Techniques
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Advanced Federated Learning Techniques
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Building AI Solutions on the Edge
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI in Autonomous Systems
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (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.
Edge AI for Healthcare
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
- Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.
Edge AI for IoT Applications
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
- Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
- Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
- Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
- Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.
Introduction to Federated Learning
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Federated Learning for Finance
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Federated Learning for Healthcare
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Federated Learning in IoT and Edge Computing
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Federated Learning for Privacy-Preserving AI
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Federated Learning for Secure AI Collaboration
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (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.
Introduction to Edge AI
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en de inleidende toepassingen ervan willen begrijpen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisconcepten en architectuur van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel en implementeer eenvoudige Edge AI-toepassingen.
- Identificeer en begrijp de gebruiksscenario's en voordelen van Edge AI.
Security and Privacy in Edge AI
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals op gemiddeld niveau, systeembeheerders en onderzoekers op het gebied van AI-ethiek die Edge AI-oplossingen willen beveiligen en ethisch willen inzetten.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Krijg inzicht in de beveiligings- en privacy-uitdagingen in Edge AI.
- Implementeer best practices voor het beveiligen van edge-apparaten en -gegevens.
- Ontwikkel strategieën om beveiligingsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
- Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van de regelgeving.
- Voer beveiligingsbeoordelingen en -audits uit voor Edge AI-toepassingen.