Federated Learning and Edge AI Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional telekomunikasi tingkat menengah, insinyur AI, dan spesialis IoT yang ingin mengeksplorasi bagaimana 5G jaringan mempercepat Edge AI aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar teknologi 5G dan dampaknya terhadap Edge AI.
• Terapkan model AI yang dioptimalkan untuk aplikasi latensi rendah di lingkungan 5G.
• Terapkan sistem pengambilan keputusan waktu nyata menggunakan konektivitas Edge AI dan 5G.
• Optimalkan beban kerja AI untuk kinerja yang efisien pada perangkat edge.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk praktisi, peneliti, dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin menguasai kemajuan terbaru dalam Edge AI, mengoptimalkan model AI mereka untuk penerapan edge, dan mengeksplorasi aplikasi khusus di berbagai industri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Jelajahi teknik tingkat lanjut dalam pengembangan dan pengoptimalan model Edge AI.
• Menerapkan strategi mutakhir untuk menerapkan model AI pada perangkat edge.
• Memanfaatkan alat dan kerangka kerja khusus untuk aplikasi Edge AI tingkat lanjut.
• Mengoptimalkan kinerja dan efisiensi solusi Edge AI.
• Jelajahi kasus penggunaan inovatif dan tren yang muncul di Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan tingkat lanjut dalam penerapan Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik mutakhir Federated Learning dan menerapkannya pada proyek AI skala besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Optimalkan algoritma Federated Learning untuk meningkatkan kinerja.
• Menangani distribusi data non-IID di Federated Learning.
• Sistem skala Federated Learning untuk penerapan skala besar.
• Tangani privasi, keamanan, dan pertimbangan etika dalam skenario lanjutan Federated Learning.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, ilmuwan data, dan penggemar teknologi yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menerapkan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan komputasi edge.
• Kembangkan, latih, dan optimalkan model AI untuk penerapan edge.
• Menerapkan solusi AI praktis pada perangkat edge.
• Evaluasi dan tingkatkan performa model yang diterapkan di edge.
• Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional keamanan siber tingkat lanjut, insinyur AI, dan pengembang IoT yang ingin menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat dan strategi ketahanan untuk Edge AI sistem.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami risiko dan kerentanan keamanan dalam penerapan Edge AI.
• Terapkan teknik enkripsi dan autentikasi untuk perlindungan data.
• Merancang arsitektur tangguh Edge AI yang dapat menahan ancaman siber.
• Terapkan strategi penerapan model AI yang aman di lingkungan edge.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional agritech tingkat pemula hingga menengah, spesialis IoT, dan insinyur AI yang ingin mengembangkan dan menerapkan Edge AI solusi untuk pertanian cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran Edge AI dalam pertanian presisi.
• Terapkan sistem pemantauan tanaman dan ternak berbasis AI.
• Mengembangkan solusi irigasi otomatis dan penginderaan lingkungan.
• Mengoptimalkan efisiensi pertanian menggunakan analisis waktu nyata Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk insinyur robotika tingkat menengah, pengembang kendaraan otonom, dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi sistem otonom yang inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam sistem otonom.
• Kembangkan dan terapkan model AI untuk pemrosesan real-time di perangkat edge.
• Menerapkan solusi Edge AI pada kendaraan otonom, drone, dan robotika.
• Rancang dan optimalkan sistem kontrol menggunakan Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam aplikasi AI otonom.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan profesional TI yang ingin mendapatkan pemahaman komprehensif tentang Edge AI mulai dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk penyiapan dan penerapan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar Edge AI.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Kembangkan, latih, dan optimalkan model Edge AI.
• Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
• Integrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
• Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penerapan Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur visi komputer tingkat menengah hingga tingkat lanjut, pengembang AI, dan profesional IoT yang ingin menerapkan dan mengoptimalkan model visi komputer untuk pemrosesan waktu nyata pada perangkat tepi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasinya dalam visi komputer.
• Terapkan model pembelajaran mendalam yang dioptimalkan pada perangkat tepi untuk analisis gambar dan video waktu nyata.
• Gunakan kerangka kerja seperti TensorFlow Lite, OpenVINO, dan NVIDIA Jetson SDK untuk penerapan model.
• Optimalkan model AI untuk kinerja, efisiensi daya, dan inferensi latensi rendah.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar Federated Learning dan aplikasi praktisnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Federated Learning.
• Terapkan algoritma dasar Federated Learning.
• Atasi masalah privasi data menggunakan Federated Learning.
• Integrasikan Federated Learning ke dalam alur kerja AI yang ada.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik Federated Learning untuk meningkatkan privasi data dan AI kolaboratif dalam industri keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam keuangan.
• Terapkan model Federated Learning untuk aplikasi keuangan yang menjaga privasi.
• Menganalisis data keuangan secara kolaboratif tanpa mengorbankan privasi.
• Terapkan Federated Learning pada skenario keuangan dunia nyata, seperti deteksi penipuan dan manajemen risiko.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning pada skenario perawatan kesehatan, memastikan privasi data dan kolaborasi efektif lintas institusi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran Federated Learning dalam perawatan kesehatan.
• Terapkan model Federated Learning sambil memastikan privasi data pasien.
• Berkolaborasi dalam pelatihan model AI di berbagai institusi perawatan kesehatan.
• Terapkan Federated Learning pada studi kasus perawatan kesehatan di dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning untuk mengoptimalkan solusi IoT dan komputasi tepi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam IoT dan komputasi tepi.
• Terapkan model Federated Learning pada perangkat IoT untuk pemrosesan AI yang terdesentralisasi.
• Kurangi latensi dan tingkatkan pengambilan keputusan waktu nyata di lingkungan komputasi tepi.
• Atasi tantangan terkait privasi data dan kendala jaringan dalam sistem IoT.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan Federated Learning untuk memastikan privasi data dalam pengembangan AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning.
• Terapkan model pembelajaran mesin yang menjaga privasi menggunakan teknik Federated Learning.
• Atasi tantangan privasi data dalam pelatihan AI yang terdesentralisasi.
• Terapkan Federated Learning dalam skenario dunia nyata di berbagai industri.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional AI dan data tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik pembelajaran terfederasi untuk pembelajaran mesin yang menjaga privasi dan solusi AI kolaboratif di seluruh sumber data terdistribusi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti dan manfaat pembelajaran terfederasi.
• Terapkan strategi pelatihan terdistribusi untuk model AI.
• Terapkan teknik pembelajaran terfederasi untuk mengamankan kolaborasi yang sensitif terhadap data.
• Jelajahi studi kasus dan contoh praktis pembelajaran terfederasi dalam perawatan kesehatan dan keuangan.