Federated Learning and Edge AI培訓

這項面向中級電信專業人員、AI 工程師和物聯網專家的講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在探討5G網絡如何加速Edge AI應用程序。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解5G技術的基本原理及其對Edge AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用程序優化的AI模型。
• 利用Edge AI和5G連接實現實時決策系統。
• 優化邊緣設備的AI工作負載，以提高性能。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
• 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
• 優化邊緣 AI 解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣 AI 的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣 AI 部署中的高級道德和安全注意事項。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端 Federated Learning 技術並將其應用於大型 AI 專案的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 優化 Federated Learning 演算法以提高性能。
• 處理 Federated Learning 中的非 IID 數據分佈。
• 擴展 Federated Learning 個系統以進行大規模部署。
• 解決高級 Federated Learning 場景中的隱私、安全和道德注意事項。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
• 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
• 評估和改進邊緣部署模型的性能。
• 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。

本课程面向希望为台灣系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。

培训结束时，学员将能够：

• 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
• 实施数据保护的加密和身份验证技术。
• 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
• 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。

這門由講師主導的現場培訓課程（在線或現場）旨在幫助初學者到中級的農技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師，幫助他們開發和部署智慧農業的Edge AI解決方案。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Edge AI在精準農業中的作用。
• 實施基於AI的作物和畜牧監測系統。
• 制定自動化灌溉和環境感測解決方案。
• 使用實時Edge AI分析來優化農業效率。

這種由講師指導的現場台灣（在線或現場）培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
• 開發和部署 AI 模型，以便在邊緣設備上進行即時處理。
• 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
• 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。

這種由講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望全面了解邊緣 AI 從概念到實際實施（包括設置和部署）的中級開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 的基本概念。
• 設置和配置邊緣 AI 環境。
• 開發、訓練和優化邊緣 AI 模型。
• 部署和管理邊緣 AI 應用程式。
• 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
• 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。

本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训，参与者将能够：

• 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
• 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型，以实现对图像和视频的实时分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
• 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望學習 Federated Learning 基礎知識及其實際應用的初級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解 Federated Learning 的原理。
• 實現基本的 Federated Learning 演算法。
• 使用 Federated Learning 解決數據隱私問題。
• 將 Federated Learning 集成到現有的 AI 工作流中。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望應用 Federated Learning 技術來增強金融行業數據隱私和協作 AI 的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解財務中 Federated Learning 的原則和優勢。
• 為保護隱私的金融應用程序實施 Federated Learning 模型。
• 在不影響隱私的情況下協作分析財務數據。
• 將 Federated Learning 應用於實際的財務場景，例如欺詐檢測和風險管理。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望將 Federated Learning 應用於醫療保健場景的中級專業人員，確保數據隱私和跨機構的有效協作。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在醫療保健中的作用。
• 實施 Federated Learning 模型，同時確保患者數據隱私。
• 跨多個醫療保健機構協作進行 AI 模型訓練。
• 將 Federated Learning 應用於現實世界的醫療保健案例研究。

這種講師指導的現場培訓在 台灣（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。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望理解和應用 Federated Learning 以確保 AI 開發中的數據隱私的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 的原理和優勢。
• 使用 Federated Learning 技術實現隱私保護機器學習模型。
• 解決分散式 AI 訓練中的數據隱私挑戰。
• 將 Federated Learning 應用於各個行業的實際場景。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望瞭解和實施聯合學習技術以實現跨分散式數據源保護隱私的機器學習和協作 AI 解決方案的中級 AI 和數據專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解聯合學習的核心概念和優勢。
• 為 AI 模型實施分散式訓練策略。
• 應用聯合學習技術來保護數據敏感型協作。
• 探索醫療保健和金融領域聯邦學習的案例研究和實際範例。