Federated Learning en Edge AI Training Cursus
Federated learning is een gedecentraliseerde AI-trainingsaanpak waarmee randapparaten samen modellen kunnen trainen zonder ruwe gegevens te delen, waardoor de privacy en efficiëntie worden verhoogd.
Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde AI-onderzoekers, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten die federated learning-technieken willen implementeren voor het trainen van AI-modellen over meerdere randapparaten terwijl de dataprivacy behouden blijft.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- De principes en voordelen van federated learning in Edge AI begrijpen.
- Federated learning-modellen implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
- AI-training optimaliseren over verdeelde randapparaten.
- Problemen op het gebied van dataprivacy en beveiliging in federated learning aanpakken.
- Federated learning-systemen implementeren en monitoren in praktijktoepassingen.
Formaat van de cursus
- Interactieve colleges en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handson-implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor aanpassing van de cursus
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus te aanvragen.
Cursusaanbod
Introductie in Federated Learning
- Overzicht van traditionele AI-training vs. federated learning
- Belangrijke principes en voordelen van federated learning
- Toepassingen van federated learning in Edge AI-applicaties
Federated Learning Architectuur en Werkflow
- Begrijpen van client-server en peer-to-peer federated learning-modellen
- Data-indeling en gedecentraliseerd modeltraining
- Communicatieve protocollen en aggregatiestrategieën
Implementeren van Federated Learning met TensorFlow Federated
- TensorFlow Federated instellen voor gedistribueerde AI-training
- Federated learning-modellen bouwen met Python
- Federated learning simuleren op edge-apparaten
Federated Learning met PyTorch en OpenFL
- Introductie in OpenFL voor federated learning
- PyTorch-gebaseerde federated modellen implementeren
- Federated aggregatietechnieken aanpassen
Prestatie optimaliseren voor Edge AI
- Hardware-versnelling voor federated learning
- Communicatieoverhead en latentie verlagen
- Adaptieve leerstategieën voor brongebonden apparaten
Gegevensprivacy en -veiligheid in Federated Learning
- Privacybehoudende technieken (Secure Aggregation, Differential Privacy, Homomorphic Encryption)
- Risico's van gegevenslekken in federated AI-modellen verminderen
- Regelgeving en ethische overwegingen
Federated Learning Systemen Implementeren
- Federated learning instellen op echte edge-apparaten
- Federated modellen bewaken en updaten
- Federated learning-implementaties schalen in bedrijfsomgevingen
Toekomstige Trends en Case Studies
- Opkomend onderzoek in federated learning en Edge AI
- Echte case studies in gezondheidszorg, financiële sector en IoT
- Volgende stappen voor het versterken van federated learning-oplossingen
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Goede kennis van machine learning en diep leeren concepten
- Ervaring met Python-programmeren en AI-frameworks (PyTorch, TensorFlow, of vergelijkbaar)
- Basis kennis van verdeeld rekenen en netwerken
- Kennis van dataprivacy en veiligheidsconcepten in AI
Doelgroep
- AI-onderzoekers
- Datawetenschappers
- Veiligheidsspecialisten
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Federated Learning en Edge AI Training Cursus - Boeking
Federated Learning en Edge AI Training Cursus - Navraag
Federated Learning en Edge AI - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
5G en Edge AI: Het mogelijk maken van ultra-laaglatentie toepassingen
21 UrenDeze door een docent geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op telecomprofessionals, AI-ingenieurs en IoT-specialisten op intermediair niveau die willen onderzoeken hoe 5G-netwerken Edge AI-toepassingen versnellen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van 5G-technologie en de impact ervan op Edge AI te begrijpen.
- AI-modellen te implementeren die geoptimaliseerd zijn voor laaglatente toepassingen in 5G-omgevingen.
- Real-time besluitvormingssystemen te implementeren met behulp van Edge AI en 5G-connectiviteit.
- AI-workloads te optimaliseren voor efficiënte prestaties op edge-apparaten.
6G en de intelligente edge
21 Uren6G en de intelligente edge is een toekijkend cursus die de integratie van 6G-wirelostechnologieën met edge computing, IoT-ecosystemen en AI-gedreven dataprocessing verkent om intelligente, laag-latentie en adaptieve infrastructures te ondersteunen.
Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op IT-architecten met een tusseniveau die willen begrijpen en ontwerpen aan volgende-generatie gedistribueerde architecturen waarbij gebruik wordt gemaakt van de synergie tussen 6G-connectiviteit en intelligente edge-systemen.
Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:
- In te zien hoe 6G de edge computing en IoT-architecturen zal transformeren.
- Gedistribueerde systemen voor ultra-laag-latentie, hoge bandbreedte en autonome operaties te ontwerpen.
- AI en data-analyse aan de edge te integreren voor intelligente besluitvorming.
- Schaalbare, veilige en robuuste 6G-ready edge-infrastructures te plannen.
- Bedrijfs- en operationele modellen te evalueren die worden mogelijk gemaakt door de convergentie van 6G-edge.
Cursusopzet
- Interactieve lezingen en discussies.
- Case studies en toegepaste architectuurontwerp-oefeningen.
- Praktijkgerichte simulatie met optionele edge- of container-tools.
Cursusaanpassingsopties
- Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te regelen.
Geavanceerde Edge AI Technieken
14 UrenDit door de instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-praktijkmakers, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments en gespecialiseerde toepassingen in diverse industrieën willen verkennen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Geavanceerde technieken in Edge AI-modelontwikkeling en optimalisatie te verkennen.
- Vooraanstaande strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te implementeren.
- Gespecialiseerde hulpmiddelen en frameworks te gebruiken voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
- De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te optimaliseren.
- Innovatieve toepassingsgevallen en opkomende trends in Edge AI te verkennen.
- Geavanceerde ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-deployments aan te pakken.
Geavanceerde Federated Learning Technieken
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.
AI-oplossingen op de Edge Bouwen
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en technologieliefhebbers op intermediair niveau die praktische vaardigheden willen verwerven in het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- De principes van Edge AI en de voordelen ervan begrijpen.
- De edge-computingomgeving installeren en configureren.
- AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor edge-implementatie.
- Praktische AI-oplossingen implementeren op edge-apparaten.
- De prestaties van edge-implementatie van modellen evalueren en verbeteren.
- Ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-toepassingen behandelen.
Beveiligde en veerkrachtige Edge AI-systemen bouwen
21 UrenDeze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde cybersecurityprofessionals, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en strategieën voor weerbaarheid willen implementeren voor Edge AI-systemen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De beveiligingsrisico's en kwetsbaarheden in Edge AI-implementaties te begrijpen.
- Versleutelings- en authenticatietechnieken voor gegevensbescherming te implementeren.
- Weerbare Edge AI-architecturen te ontwerpen die cyberdreigingen kunnen weerstaan.
- Veilige AI-modelimplementatiestrategieën in edge-omgevingen toe te passen.
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware
21 UrenCambricon MLUs (Machine Learning Units) zijn gespecialiseerde AI-chips geoptimaliseerd voor inferentie en training in edge- en datacenterscenario's.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars op intermediair niveau die AI-modellen willen bouwen en implementeren met behulp van het BANGPy-framework en de Neuware SDK op Cambricon MLU-hardware.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De BANGPy- en Neuware-ontwikkelomgevingen te installeren en configureren.
- Python- en C++-gebaseerde modellen te ontwikkelen en te optimaliseren voor Cambricon MLUs.
- Modellen te implementeren op edge- en datacenterapparaten die de Neuware-runtime uitvoeren.
- ML-workflows te integreren met MLU-specifieke versnellingseigenschappen.
Formaat van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Handmatige gebruik van BANGPy en Neuware voor ontwikkeling en implementatie.
- Geleide oefeningen gericht op optimalisatie, integratie en testen.
Opties voor cursusanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw Cambricon-apparaatmodel of gebruiksscenario, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Deployment
14 UrenHet Huawei Ascend CANN toolkit maakt krachtige AI-inferentie mogelijk op randapparaten zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen waar berekenings- en geheugenbeperkingen bestaan.
Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op AI-ontwikkelaars en integrators op intermiddelair niveau die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van de CANN toolchain.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- AI-modellen voorbereiden en converteren voor Ascend 310 met behulp van CANN hulpmiddelen.
- Lichtgewicht inferentie-pijplijnen bouwen met MindSpore Lite en AscendCL.
- De prestaties van modellen optimaliseren voor beperkte berekenings- en geheugenomgevingen.
- AI-toepassingen implementeren en monitoren in echte randgebruiksgevallen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en demonstratie.
- Handen-aan-praktijkwerk met rand-specifieke modellen en scenario's.
- Leefde implementatievoorbeelden op virtuele of fysieke randhardware.
Opties voor cursusaanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Edge AI voor Landbouw: Slim Landbouw en Precisie Monitoring
21 UrenDeze docentgeleide, live training in België (online of ter plekke) is gericht op agritechprofessionals, IoT-specialisten en AI-ingenieurs van beginners- tot gevorderdenniveau die Edge AI-oplossingen voor slimme landbouw willen ontwikkelen en inzetten.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De rol van Edge AI in precieze landbouw te begrijpen.
- AI-gestuurde systemen voor het monitoren van gewassen en vee te implementeren.
- Oplossingen voor automatische irrigatie en milieusensoren te ontwikkelen.
- De landbouwefficiëntie te optimaliseren met behulp van real-time Edge AI-analyse.
Inleiding tot 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 voor Financiële Sector
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 voor de Gezondheidszorg
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 en 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 voor Privacy-Bewuste 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 voor Veilig AI-Samenwerking
14 UrenDeze door instructeurs geleide, live training op België (online of ter plekke) is bedoeld voor AI- en data-professionals op intermediair niveau die federated learning-technieken willen begrijpen en implementeren voor privacy-bewust machine learning en samenwerkende AI-oplossingen over gedistribueerde databronnen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- De kernconcepten en voordelen van federated learning begrijpen.
- Gedistribueerde trainingstrategieën voor AI-modellen implementeren.
- Federated learning-technieken toepassen op beveiligde samenwerkingen met gevoelige data.
- Casestudies en praktische voorbeelden van federated learning in de gezondheidszorg en de financiële sector onderzoeken.
