연결형 학습을 이용한 IoT 및 엣지 컴퓨팅 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최첨단 Federated Learning 기술을 습득하고 이를 대규모 AI 프로젝트에 적용하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 성능 향상을 위해 Federated Learning 알고리즘을 최적화하세요.
• Federated Learning에서 비 IID 데이터 분포를 처리합니다.
• 대규모 배포를 위한 Federated Learning 시스템 확장.
• 고급 Federated Learning 시나리오에서 개인 정보 보호, 보안 및 윤리적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 산업에서 효율성, 실시간 처리 및 혁신을 가능하게 하는 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원리와 디지털 혁신에서의 역할을 이해해보세요.
• 제조, 물류, 에너지 부문에서 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 사용 사례를 파악합니다.
• 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측적 유지 관리 및 실시간 의사 결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산하려는 제품 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해하세요.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별하세요.
• 보다 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning의 기본 사항과 실제 응용 프로그램을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Federated Learning의 원리를 이해하세요.
• 기본 Federated Learning 알고리즘을 구현합니다.
• Federated Learning을 사용하여 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
• Federated Learning을 기존 AI 워크플로에 통합합니다.

대한민국 (온라인 또는 현장에서 진행되는) 이 강사 주도의 실시간 교육은, 여러 에지 디바이스에서 AI 모델을 학습시키면서 데이터를 안전하게 보호하는 데 사용되는 페더레이티드 러닝 기법을 구현하고자 하는 고급 AI 연구원, 데이터 과학자, 보안 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 에지 AI에서의 페더레이티드 러닝의 원리와 이점을 이해합니다.
• TensorFlow Federated와 PyTorch를 사용하여 페더레이티드 러닝 모델을 구현합니다.
• 분산된 에지 디바이스에서 AI 학습을 최적화합니다.
• 페더레이티드 러닝에서의 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결합니다.
• 실제 응용 프로그램에서 페더레이티드 러닝 시스템을 배포하고 모니터링합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 금융 산업에서 데이터 개인 정보 보호 및 협업 AI를 강화하기 위해 Federated Learning 기술을 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• 개인 정보를 보호하는 금융 애플리케이션을 위한 Federated Learning 모델을 구현합니다.
• 개인정보를 침해하지 않고 재무 데이터를 협업적으로 분석하세요.
• 사기 탐지 및 위험 관리와 같은 실제 재무 시나리오에 Federated Learning을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 의료 시나리오에 적용하여 기관 간 데이터 개인 정보 보호 및 효과적인 협업을 보장하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의료에서 Federated Learning의 역할을 이해하세요.
• 환자 데이터 개인 정보 보호를 보장하면서 Federated Learning 모델을 구현합니다.
• 여러 의료 기관에서 AI 모델 훈련에 협력합니다.
• Federated Learning을 실제 의료 사례 연구에 적용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 개발에서 데이터 개인 정보 보호를 보장하기 위해 Federated Learning을 이해하고 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• Federated Learning 기술을 사용하여 개인 정보를 보호하는 머신 러닝 모델을 구현합니다.
• 분산형 AI 훈련에서 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
• 다양한 산업의 실제 시나리오에 Federated Learning을 적용하세요.

이 인스트럭터-리드, 라이브 교육과정은 개인정보 보호 머신러닝 및 협력 AI 솔루션을 위해 분산 데이터 소스에서 연방 학습 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 AI 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 온라인 또는 오프라인에서 진행됩니다.

이 교육과정을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일:

• 연방 학습의 핵심 개념과 이점을 이해합니다.
• AI 모델의 분산 학습 전략을 구현합니다.
• 연방 학습 기법을 사용하여 데이터 민감한 협업을 보안합니다.
• 의료 및 금융 분야에서 연방 학습의 사례 연구와 실용적인 예시를 탐구합니다.