Schița de curs

Introducere în Învățarea Federată

  • Prezentare generală a conceptelor de Învățare Federată
  • Antrenamentul modelului descentralizat vs. abordările tradiționale centralizate
  • Beneficiile Învățării Federate în confidențialitate și securitate a datelor

Algoritmi de bază ai Învățării Federate

  • Introducere în Federated Averaging
  • Implementarea unui model simplu de Învățare Federată
  • Compararea Învățării Federate cu învățarea automată tradițională

Confidențialitatea și securitatea datelor în Învățarea Federată

  • Înțelegerea preocupărilor legate de confidențialitatea datelor în AI
  • Tehnici pentru îmbunătățirea confidențialității în Învățarea Federată
  • Metode de agregare securizată și criptare a datelor

Implementarea practică a Învățării Federate

  • Configurarea unui mediu de Învățare Federată
  • Construirea și antrenarea unui model de Învățare Federată
  • Implementarea Învățării Federate în scenarii reale

Provocări și limitări ale Învățării Federate

  • Gestionarea datelor non-IID în Învățarea Federată
  • Probleme de comunicare și sincronizare
  • Scalarea Învățării Federate pentru rețele mari

Studii de caz și tendințe viitoare

  • Studii de caz ale implementărilor de succes ale Învățării Federate
  • Explorarea viitorului Învățării Federate
  • Tendințe emergente în AI care păstrează confidențialitatea

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu principiile de confidențialitate a datelor

Publicul țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Pasionați de învățarea automată
  • Începători în AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite