Edge Computing Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor IT-professionals en bedrijfsmanagers van gemiddeld niveau die het potentieel van IoT en edge computing willen begrijpen voor het mogelijk maken van efficiëntie, realtime verwerking en innovatie in verschillende industrieën.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van IoT en edge computing en hun rol in digitale transformatie.
• Identificeer gebruiksscenario's voor IoT en edge computing in de productie-, logistiek- en energiesector.
• Maak onderscheid tussen edge- en cloud computing-architecturen en implementatiescenario's.
• Implementeer edge computing-oplossingen voor voorspellend onderhoud en real-time besluitvorming.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
• Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
• Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
• Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
• Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen toepassen Federated Learning om IoT- en edge computing-oplossingen te optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in IoT en edge computing.
• Implementeer Federated Learning-modellen op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
• Verminder latentie en verbeter real-time besluitvorming in edge computing-omgevingen.
• Pak uitdagingen aan met betrekking tot gegevensprivacy en netwerkbeperkingen in IoT-systemen.