Federated Learning and Edge AI Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia viễn thông, kỹ sư AI và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp, những người muốn khám phá cách mạng 5G tăng tốc các ứng dụng Edge AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của công nghệ 5G và tác động của nó đối với Edge AI.
• Triển khai các mô hình AI được tối ưu hóa cho các ứng dụng có độ trễ thấp trong môi trường 5G.
• Thực hiện các hệ thống ra quyết định theo thời gian thực bằng cách sử dụng kết nối Edge AI và 5G.
• Tối ưu hóa khối lượng công việc AI để có hiệu suất hiệu quả trên các thiết bị biên.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia, nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI nâng cao, những người muốn làm chủ những tiến bộ mới nhất trong Edge AI, tối ưu hóa các mô hình AI của họ để triển khai trên thiết bị biên và khám phá các ứng dụng chuyên biệt trong nhiều ngành công nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Khám phá các kỹ thuật nâng cao trong phát triển và tối ưu hóa mô hình Edge AI.
• Triển khai các chiến lược tiên tiến để triển khai mô hình AI trên các thiết bị biên.
• Sử dụng các công cụ và khung công tác chuyên biệt cho các ứng dụng Edge AI nâng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của các giải pháp Edge AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng sáng tạo và các xu hướng mới nổi trong Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và bảo mật nâng cao trong việc triển khai Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ các kỹ thuật Federated Learning tiên tiến và áp dụng chúng vào các dự án AI quy mô lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa các thuật toán Federated Learning để cải thiện hiệu suất.
• Xử lý các phân phối dữ liệu không độc lập và phân phối đồng nhất (non-IID) trong Federated Learning.
• Mở rộng quy mô các hệ thống Federated Learning cho các triển khai quy mô lớn.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức trong các tình huống Federated Learning nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê công nghệ ở trình độ trung cấp, những người muốn có được các kỹ năng thực tế trong việc triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường điện toán biên.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên các thiết bị biên.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình đã triển khai trên thiết bị biên.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật cấp cao, kỹ sư AI và nhà phát triển IoT, những người muốn triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và chiến lược phục hồi cho các hệ thống Edge AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các rủi ro và lỗ hổng bảo mật trong triển khai Edge AI.
• Triển khai các kỹ thuật mã hóa và xác thực để bảo vệ dữ liệu.
• Thiết kế kiến trúc Edge AI linh hoạt có thể chống lại các mối đe dọa mạng.
• Áp dụng các chiến lược triển khai mô hình AI an toàn trong môi trường biên.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia agritech, chuyên gia IoT và kỹ sư AI ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn phát triển và triển khai các giải pháp Edge AI cho nông nghiệp thông minh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của Edge AI trong nông nghiệp chính xác.
• Triển khai các hệ thống giám sát cây trồng và vật nuôi dựa trên AI.
• Phát triển các giải pháp tưới tiêu tự động và cảm biến môi trường.
• Tối ưu hóa hiệu quả nông nghiệp bằng phân tích Edge AI theo thời gian thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư robot trung cấp, nhà phát triển xe tự hành và nhà nghiên cứu AI, những người muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp hệ thống tự động sáng tạo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong các hệ thống tự động.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI để xử lý theo thời gian thực trên các thiết bị biên.
• Triển khai các giải pháp Edge AI trong xe tự hành, máy bay không người lái và robot.
• Thiết kế và tối ưu hóa hệ thống điều khiển bằng cách sử dụng Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia IT ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện về Edge AI từ khái niệm đến triển khai thực tế, bao gồm thiết lập và triển khai.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của Edge AI.
• Thiết lập và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình Edge AI.
• Triển khai và quản lý các ứng dụng Edge AI.
• Tích hợp Edge AI với các hệ thống và quy trình làm việc hiện có.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành tốt nhất trong việc triển khai Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư thị giác máy tính, nhà phát triển AI và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn triển khai và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính để xử lý theo thời gian thực trên các thiết bị biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và các ứng dụng của nó trong thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình học sâu được tối ưu hóa trên các thiết bị biên để phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực.
• Sử dụng các khung như TensorFlow Lite, OpenVINO và NVIDIA Jetson SDK để triển khai mô hình.
• Tối ưu hóa các mô hình AI về hiệu suất, hiệu quả năng lượng và độ trễ suy luận thấp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn học các nguyên tắc cơ bản của Federated Learning và các ứng dụng thực tế của nó.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Federated Learning.
• Triển khai các thuật toán Federated Learning cơ bản.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu bằng cách sử dụng Federated Learning.
• Tích hợp Federated Learning vào các quy trình làm việc AI hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật Federated Learning để nâng cao quyền riêng tư dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cộng tác trong ngành tài chính.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong lĩnh vực tài chính.
• Triển khai các mô hình Federated Learning cho các ứng dụng tài chính bảo vệ quyền riêng tư.
• Phân tích dữ liệu tài chính một cách cộng tác mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư.
• Áp dụng Federated Learning vào các tình huống tài chính thực tế, chẳng hạn như phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning vào các tình huống chăm sóc sức khỏe, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và cộng tác hiệu quả giữa các tổ chức.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của Federated Learning trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai các mô hình Federated Learning đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu của bệnh nhân.
• Cộng tác trong việc đào tạo mô hình AI giữa nhiều cơ sở y tế.
• Áp dụng Federated Learning vào các nghiên cứu điển hình thực tế trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng Federated Learning để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình phát triển AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning.
• Triển khai các mô hình học máy bảo vệ quyền riêng tư bằng cách sử dụng các kỹ thuật Federated Learning.
• Giải quyết các thách thức về quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình đào tạo AI phân tán.
• Áp dụng Federated Learning trong các tình huống thực tế trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI và dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và triển khai các kỹ thuật học liên kết để xây dựng các giải pháp AI cộng tác và học máy bảo mật quyền riêng tư trên các nguồn dữ liệu phân tán.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cốt lõi của học liên kết.
• Triển khai các chiến lược đào tạo phân tán cho các mô hình AI.
• Áp dụng các kỹ thuật học liên kết để bảo mật các hoạt động cộng tác liên quan đến dữ liệu nhạy cảm.
• Khám phá các nghiên cứu điển hình và ví dụ thực tế về học liên kết trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tài chính.