日本 でのオンライン エッジコンピューティング トレーニング

本講座はインストラクターが進行する実践的な研修 日本 （オンラインまたは現地開催）で、IoTおよびエッジコンピューティングの最適化にフェデレーテッドラーニングを活用したい中級レベルの技術者向けです。

研修終了時には、受講生は以下の能力を習得できます：

• IoTおよびエッジコンピューティングにおけるフェデレーテッドラーニングの仕組みと利点の理解
• IoTデバイス上で分散型AI処理用のフェデレーテッドラーニングモデルを実装できること
• エッジコンピューティング環境においてレイテンシーを削減しリアルタイム意思決定能力を高められること
• IoTシステムにおけるデータプライバシーやネットワーク制約の課題に対処できること

本講座は講師によるライブトレーニングで、日本（オンラインまたは対面）にて開催されます。中級者レベルの開発者、システムアーキテクト、およびIoTアプリケーションにインテリジェントなデータ処理・分析機能をもたらすためにエッジAIを活用したい業界の専門家が対象です。

受講後には以下のことができるようになります：

• エッジAIの基本事項およびIoTにおけるその応用方法を理解する
  
• IoTデバイス向けにエッジAI環境を設定・構成する
  
• IoTアプリケーション用のエッジデバイス上でAIモデルを開発・展開する
  
• IoTシステム内でリアルタイムなデータ処理と意思決定を実装する
  
• 各種IoTプロトコルやプラットフォームとエッジAIを連携させる
  
• IoT向けエッジAIにおける倫理的配慮およびベストプラクティスに対応する
  

本講座はインストラクター主導のライブ研修（日本にて、オンラインまたは現地開催）で、IT分野の中級レベルの専門家やビジネスマネージャーを対象としています。受講者は、さまざまな業界において効率化やリアルタイム処理、イノベーションの実現に役立つIoTとエッジコンピューティングの可能性について理解できるようになります。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけられることを目指します：

• IoTおよびエッジコンピューティングの基本原則とデジタルトランスフォメーションにおける役割を理解する。
• 製造業、物流、エネルギー分野でのIoTおよびエッジコンピューティングの適用例を特定できる。
• エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングのアーキテクチャや導入シナリオの違いを説明できる。
• 予知保全やリアルタイムな意思決定に向けたエッジコンピューティングソリューションを実装できる。