Edge Computing Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Pembelajaran Terdesentralisasi guna mengoptimalkan solusi IoT serta komputasi tepi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dan manfaat Pembelajaran Terdesentralisasi dalam konteks IoT serta komputasi tepi.
• Menerapkan model Pembelajaran Terdesentralisasi pada perangkat IoT untuk pemrosesan AI secara terpusat.
• Mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan dalam lingkungan komputasi tepi.
• Menangani tantangan terkait privasi data serta batasan jaringan pada sistem IoT.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, serta profesional di industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan kemampuan aplikasi IoT dalam hal pemrosesan data cerdas dan analitik.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar Edge AI serta penerapannya dalam dunia IoT.
• Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan serta menerapkan model AI pada perangkat edge demi mendukung aplikasi IoT.
• Melakukan pemrosesan data real-time dan pengambilan keputusan dalam sistem IoT.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Memahami pertimbangan etika serta praktik terbaik dalam penerapan Edge AI untuk IoT.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (baik secara online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional IT dan manajer bisnis tingkat menengah yang ingin memahami potensi IoT serta komputasi tepi dalam meningkatkan efisiensi, kemampuan pemrosesan data real-time, serta inovasi di berbagai sektor.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar IoT dan komputasi tepi serta perannya dalam transformasi digital.
• Mengidentifikasi contoh penerapan IoT dan komputasi tepi di sektor manufaktur, logistik, serta energi.
• Membedakan antara arsitektur komputasi tepi dengan komputasi awan beserta skenario implementasinya masing-masing.
• Menerapkan solusi komputasi tepi untuk aktivitas perawatan prediktif serta pengambilan keputusan secara real-time.