Federated Learning in IoT and Edge Computing Training Course

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 dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional TI tingkat menengah dan manajer bisnis yang ingin memahami potensi IoT dan komputasi tepi untuk memungkinkan efisiensi, pemrosesan waktu nyata, dan inovasi di berbagai industri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip IoT dan komputasi tepi serta perannya dalam transformasi digital.
• Mengidentifikasi kasus penggunaan untuk IoT dan komputasi tepi di sektor manufaktur, logistik, dan energi.
• Bedakan antara arsitektur komputasi edge dan cloud serta skenario penerapannya.
• Terapkan solusi komputasi tepi untuk pemeliharaan prediktif dan pengambilan keputusan waktu nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analitik data yang cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan penerapannya di IoT.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
• Menerapkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
• Integrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik di Edge AI untuk IoT.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk manajer produk dan pengembang yang ingin menggunakan Edge Computing untuk mendesentralisasi manajemen data demi kinerja yang lebih cepat, memanfaatkan perangkat pintar yang terletak di jaringan sumber.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar dan keuntungan Edge Computing.
• Identifikasi kasus penggunaan dan contoh di mana Edge Computing dapat diterapkan.
• Merancang dan membangun Edge Computing solusi untuk pemrosesan data yang lebih cepat dan mengurangi biaya operasional.

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 dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, ilmuwan data, dan spesialis keamanan yang ingin menerapkan teknik pembelajaran terfederasi untuk melatih model AI di berbagai perangkat tepi sambil menjaga privasi data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat pembelajaran terfederasi dalam Edge AI.
• Menerapkan model pembelajaran terfederasi menggunakan Federated TensorFlow dan PyTorch.
• Optimalkan pelatihan AI di seluruh perangkat tepi yang terdistribusi.
• Atasi tantangan privasi dan keamanan data dalam pembelajaran terfederasi.
• Terapkan dan pantau sistem pembelajaran terfederasi dalam aplikasi dunia nyata.

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 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.