hong-kong現場Edge Computing培訓

這種講師指導的現場培訓在 hong-kong（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向中級 IT 專業人員和業務經理，他們希望瞭解 IoT 和邊緣計算在各個行業中實現效率、實時處理和創新的潛力。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解IoT和邊緣計算的原理及其在數字化轉型中的作用。
• 確定製造、物流和能源領域的IoT和邊緣計算使用案例。
• 區分邊緣計算和雲計算架構和部署場景。
• 實施邊緣計算解決方案，以實現預測性維護和實時決策。

這種由 hong-kong 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Edge Computing 來分散數據管理以獲得更快性能的產品經理和開發人員，利用位於源網路上的智能設備。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Edge Computing 的基本概念和優勢。
• 確定可以應用 Edge Computing 的用例和示例。
• 設計和構建 Edge Computing 解決方案，以加快數據處理速度並降低運營成本。