日本のEdge Computingトレーニング

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、IoTとエッジコンピューティングの可能性を理解し、効率性、リアルタイム処理、革新を各業界で実現したい中級レベルのITプロフェッショナルやビジネスマネージャー向けです。

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の原理を理解し、デジタル変革における役割を把握します。
• 製造業、物流、エネルギー分野でのIoTとエッジコンピューティングのユースケースを特定します。
• エッジコンピューティングアーキテクチャとクラウドコンピューティングアーキテクチャ、および展開シナリオの違いを理解します。
• 予測保守やリアルタイム意思決定のためのエッジコンピューティングソリューションを実装します。

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。