Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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