Federated Learning in IoT and Edge Computing Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ các kỹ thuật Federated Learning tiên tiến và áp dụng chúng vào các dự án AI quy mô lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa các thuật toán Federated Learning để cải thiện hiệu suất.
• Xử lý các phân phối dữ liệu không độc lập và phân phối đồng nhất (non-IID) trong Federated Learning.
• Mở rộng quy mô các hệ thống Federated Learning cho các triển khai quy mô lớn.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức trong các tình huống Federated Learning nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT và quản lý doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu tiềm năng của IoT và điện toán biên trong việc nâng cao hiệu quả, xử lý theo thời gian thực và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và điện toán biên, cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng IoT và điện toán biên trong các ngành sản xuất, hậu cần và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc và kịch bản triển khai điện toán biên và điện toán đám mây.
• Triển khai các giải pháp điện toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kiến trúc sư hệ thống và chuyên gia trong ngành ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI để nâng cao các ứng dụng IoT với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu thông minh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho các ứng dụng IoT.
• Triển khai xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra quyết định trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn học các nguyên tắc cơ bản của Federated Learning và các ứng dụng thực tế của nó.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Federated Learning.
• Triển khai các thuật toán Federated Learning cơ bản.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu bằng cách sử dụng Federated Learning.
• Tích hợp Federated Learning vào các quy trình làm việc AI hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu AI, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia bảo mật trình độ cao, những người muốn triển khai các kỹ thuật học liên kết để huấn luyện các mô hình AI trên nhiều thiết bị biên đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của học liên kết trong Edge AI.
• Triển khai các mô hình học liên kết bằng TensorFlow Federated và PyTorch.
• Tối ưu hóa quá trình huấn luyện AI trên các thiết bị biên phân tán.
• Giải quyết các thách thức về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong học liên kết.
• Triển khai và giám sát các hệ thống học liên kết trong các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật Federated Learning để nâng cao quyền riêng tư dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cộng tác trong ngành tài chính.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong lĩnh vực tài chính.
• Triển khai các mô hình Federated Learning cho các ứng dụng tài chính bảo vệ quyền riêng tư.
• Phân tích dữ liệu tài chính một cách cộng tác mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư.
• Áp dụng Federated Learning vào các tình huống tài chính thực tế, chẳng hạn như phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning vào các tình huống chăm sóc sức khỏe, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và cộng tác hiệu quả giữa các tổ chức.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của Federated Learning trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai các mô hình Federated Learning đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu của bệnh nhân.
• Cộng tác trong việc đào tạo mô hình AI giữa nhiều cơ sở y tế.
• Áp dụng Federated Learning vào các nghiên cứu điển hình thực tế trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng Federated Learning để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình phát triển AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning.
• Triển khai các mô hình học máy bảo vệ quyền riêng tư bằng cách sử dụng các kỹ thuật Federated Learning.
• Giải quyết các thách thức về quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình đào tạo AI phân tán.
• Áp dụng Federated Learning trong các tình huống thực tế trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI và dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và triển khai các kỹ thuật học liên kết để xây dựng các giải pháp AI cộng tác và học máy bảo mật quyền riêng tư trên các nguồn dữ liệu phân tán.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cốt lõi của học liên kết.
• Triển khai các chiến lược đào tạo phân tán cho các mô hình AI.
• Áp dụng các kỹ thuật học liên kết để bảo mật các hoạt động cộng tác liên quan đến dữ liệu nhạy cảm.
• Khám phá các nghiên cứu điển hình và ví dụ thực tế về học liên kết trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tài chính.