Online Edge Computing Training in 台灣

這種講師指導的現場培訓在 台灣（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級IT專業人士和業務經理，旨在幫助他們瞭解物聯網和邊緣計算在提高效率、實現即時處理和推動各行業創新方面的潛力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣計算的原理及其在數字化轉型中的作用。
• 識別物聯網和邊緣計算在製造、物流和能源領域的應用場景。
• 區分邊緣計算與雲計算的架構及部署場景。
• 實施邊緣計算解決方案，用於預測性維護和即時決策。

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Edge Computing 來分散數據管理以獲得更快性能的產品經理和開發人員，利用位於源網路上的智能設備。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Edge Computing 的基本概念和優勢。
• 確定可以應用 Edge Computing 的用例和示例。
• 設計和構建 Edge Computing 解決方案，以加快數據處理速度並降低運營成本。