IoTとエッジコンピューティングによるデジタル変革のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、組織内でデジタルトランスフォーメーションを実施したいビジネスリーダー向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• デジタルトランスフォーメーションの概念を説明する
• デジタル化が適切な組織内の領域を特定する
• プロセス、テクノロジー、およびトレーニングの必要な変更を記述したデジタル化戦略を作成する

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、製品マネージャーや開発者がエッジコンピューティングを使用してデータ管理を分散化し、より高速なパフォーマンスを実現するためにソースネットワーク上のスマートデバイスを利用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エッジコンピューティングの基本概念と利点を理解する。
• エッジコンピューティングが適用できるユースケースや事例を特定する。
• データ処理の高速化と運用コストの削減を目指して、エッジコンピューティングソリューションを設計し構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの専門家向けで、連携学習を活用してIoTやエッジコンピューティングソリューションを最適化したい方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• IoTデバイス上で分散型AI処理を行うための連携学習モデルを実装する。
• エッジコンピューティング環境での遅延を削減し、リアルタイムな意思決定を改善する。
• IoTシステムにおけるデータプライバシーとネットワーク制約に関連する課題に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、責任あるデジタル実践の理解と行動に関する包括的な知識と実用的なツールを獲得したい初心者レベルのデジタル技術専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことが Able to:

• デジタル技術の環境的、社会的、社会的影響を理解する。
• 職場や個人的な活動におけるデジタルフットプリントの削減に関する最善の実践を学ぶ。
• 持続可能なデジタルサービスのエコデザインに関する知識を獲得する。
• 仕事での責任あるデジタル実践を実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、急速に進化するセキュリティ業界のデジタルランドスケープに適応したい初心者のセキュリティ専門家を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• セキュリティにおけるデジタル変革の理解
• デジタルソリューションがセキュリティ運用、効率性、有効性をどのように改善するかを学ぶ
• 情報に基づく意思決定のためにセキュリティ関連データを管理する