Formation Edge Computing en Lille

Cette formation en direct avec instructeur à Lille (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, 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 dirigée par un instructeur en Lille (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique et aux gestionnaires d'entreprise de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre le potentiel de l'IoT et du calcul au bord pour améliorer l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs.

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

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