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Programa do Curso
Introdução à Federated Learning na IdC e à Edge Computing
- Visão geral de Federated Learning e das suas aplicações na IdC
- Principais desafios na integração de Federated Learning com a computação de ponta
- Benefícios da IA descentralizada em ambientes IoT
Técnicas de Federated Learning para dispositivos IoT
- Implementação de modelos Federated Learning em dispositivos IoT
- Tratamento de dados não IID e recursos computacionais limitados
- Otimização da comunicação entre dispositivos IoT e servidores centrais
Tomada de decisões em tempo real e redução da latência
- Melhorar as capacidades de processamento em tempo real em ambientes periféricos
- Técnicas para reduzir a latência em sistemas Federated Learning
- Implementação de modelos de IA de ponta para uma tomada de decisões rápida e fiável
Garantir a privacidade dos dados em sistemas IoT federados
- Técnicas de privacidade de dados em modelos de IA descentralizados
- Gerir a partilha de dados e a colaboração entre dispositivos IoT
- Conformidade com os regulamentos de privacidade de dados em ambientes IoT
Estudos de caso e aplicações práticas
- Implementações bem sucedidas de Federated Learning na IoT
- Exercícios práticos com conjuntos de dados da IoT do mundo real
- Exploração de tendências futuras em Federated Learning para a IoT e a computação periférica
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência no desenvolvimento de IoT ou de computação periférica
- Conhecimentos básicos de IA e de aprendizagem automática
- Familiaridade com sistemas distribuídos e protocolos de rede
Público-alvo
- Engenheiros de IoT
- Especialistas em computação de ponta
- Programadores de IA
14 Horas