München

NobleProg München , Landshuter Allee 8-10, München, germany, 80637

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Landshuter Allee 8-10 in München. Unsere großzügigen Schulungsräume sind dank guter Verkehrsanbindung leicht zu erreichen und bieten optimale Trainingsbedingungen.

 

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nicht weit von den Autobahnen A95 und A96. Die U-Bahnstation Rotkreuzplatz und der S-Bahnhof Donnersbergerbrücke sind fussläufig erreichbar. 

 

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze, die nicht gebührenpflichtig sind.

 

Lokale Infrastruktur 

Nicht weit von der Landshuter Allee finden Sie verschiedenste Restaurants und in der nahegelegenen Arnulfstrasse befinden sich mehrere Hotels.

Erkunden Sie unsere Kurse

Federated Learning and Edge AI

 21 Stunden
Diese Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsspezialisten, die föderierte Lerntechniken für das Training von KI-Modellen auf mehreren Edge-Geräten unter Wahrung des Datenschutzes implementieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Prinzipien und Vorteile des föderierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
  • Föderierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch zu implementieren.
  • KI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
  • Bewältigung der Herausforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit beim föderierten Lernen.
  • Einsatz und Überwachung von föderierten Lernsystemen in realen Anwendungen.
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 Stunden
Diese Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an KI- und Datenexperten auf mittlerem Niveau, die föderierte Lerntechniken für datenschutzgerechtes maschinelles Lernen und kollaborative KI-Lösungen für verteilte Datenquellen verstehen und implementieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
  • Die Kernkonzepte und Vorteile des föderierten Lernens zu verstehen.
  • Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle zu implementieren.
  • Techniken des föderierten Lernens anwenden, um datenkritische Kollaborationen zu sichern.
  • Fallstudien und praktische Beispiele für föderiertes Lernen im Gesundheits- und Finanzwesen kennenzulernen.
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
  • Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
  • Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
  • Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.
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Federated Learning for Finance

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
  • Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
  • Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
  • Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.
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Federated Learning for Healthcare

 21 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning in Szenarien des Gesundheitswesens anwenden und dabei den Datenschutz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen sicherstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
  • Federated Learning-Modelle zu implementieren und dabei den Datenschutz von Patientendaten zu gewährleisten.
  • beim Training von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenzuarbeiten.
  • Federated Learning auf reale Fallstudien aus dem Gesundheitswesen anzuwenden.
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Advanced Federated Learning Techniques

 21 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
  • Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
  • Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
  • Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
  • Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
  • die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
  • Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.
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Introduction to Federated Learning

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
  • grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
  • Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
  • Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.
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Kommende Kurse

Federated Learning in IoT and Edge Computing

2025-06-30 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Introduction to Federated Learning

2025-07-14 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Federated Learning for Healthcare

2025-07-28 09:30
21 Stunden
München
5208 EUR (Online)
5808 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Deutschland

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