Formation Federated Learning in IoT and Edge Computing

Cette formation en direct avec instructeur en France (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 avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire et aux chefs d'entreprise qui souhaitent comprendre le potentiel de l'IoT et de l'edge computing pour favoriser l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs d'activité.

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

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

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

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

• Comprendre les principes fondamentaux 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 Edge pour des 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 à divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux chefs de produit et aux développeurs qui souhaitent utiliser Edge Computing pour décentraliser la gestion des données afin d'obtenir des performances plus rapides, en exploitant les appareils intelligents situés sur le réseau source.

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

• Comprendre les concepts de base et les avantages de Edge Computing.
• Identifier les cas d'utilisation et les exemples où Edge Computing peut être appliqué.
• Concevoir et construire des solutions Edge Computing pour accélérer le traitement des données et réduire les coûts opérationnels.

Cette formation en direct avec instructeur en France (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 à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé, aux scientifiques des données et aux spécialistes de la sécurité qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour former des modèles d'IA sur plusieurs appareils périphériques tout en préservant la confidentialité des données.

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

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans Edge AI.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré en utilisant TensorFlow Federated et PyTorch.
• Optimiser l'apprentissage de l'IA à travers des dispositifs distribués.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et à la sécurité dans le cadre de l'apprentissage fédéré.
• Déployer et surveiller des systèmes d'apprentissage fédéré dans des applications réelles.

Cette formation en direct avec instructeur en France (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 France (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 en France (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 avec instructeur à France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA et des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'apprentissage automatique préservant la vie privée et des solutions d'IA collaboratives à travers des sources de données distribuées.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage distribué pour les modèles d'IA.
• Appliquer les techniques d'apprentissage fédéré pour sécuriser les collaborations sensibles aux données.
• Explorer des études de cas et des exemples pratiques d'apprentissage fédéré dans les domaines de la santé et de la finance.