Federated Learning Formare în Banat and Crisana

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor avansați în domeniul IA, oamenilor de știință de date și specialiștilor în securitate care doresc să implementeze tehnici de învățare federată pentru antrenarea modelelor de IA pe mai multe dispozitive de margine, menținând în același timp confidențialitatea datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile învățării federate în AI la margine.
• Să implementeze modele de învățare federată folosind TensorFlow Federated și PyTorch.
• Să optimizeze antrenarea IA pe dispozitive de margine distribuite.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea și securitatea datelor în învățarea federată.
• Să implementeze și să monitorizeze sisteme de învățare federată în aplicații din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul AI și datelor care doresc să înțeleagă și să implementeze tehnici de învățare federată pentru învățarea automată care păstrează confidențialitatea și soluții de AI colaborative pe surse de date distribuite.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării federate.
• Să implementeze strategii de antrenare distribuită pentru modelele de AI.
• Să aplice tehnici de învățare federată pentru colaborări sigure cu date sensibile.
• Să exploreze studii de caz și exemple practice de învățare federată în sănătate și finanțe.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată pentru a optimiza soluțiile IoT și de calcul la margine.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Să implementeze modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Să reducă latența și să îmbunătățească luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Acest training condus de un instructor, în format live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de Învățare Federată pentru a îmbunătăți confidențialitatea datelor și inteligența artificială colaborativă în industria financiară.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate în finanțe.
• Să implementeze modele de Învățare Federată pentru aplicații financiare care protejează confidențialitatea.
• Să analizeze date financiare în mod colaborativ fără a compromite confidențialitatea.
• Să aplice Învățarea Federată în scenarii financiare din lumea reală, cum ar fi detectarea fraudelor și gestionarea riscurilor.

Acest training condus de un instructor, în format live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată în scenarii din domeniul sănătății, asigurând confidențialitatea datelor și colaborarea eficientă între instituții.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul Învățării Federate în sănătate.
• Implementa modele de Învățare Federată, asigurând confidențialitatea datelor pacienților.
• Colabora la instruirea modelelor de AI între multiple instituții de sănătate.
• Aplica Învățarea Federată în studii de caz din lumea reală a sănătății.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de ultimă oră în domeniul Învățării Federate și să le aplice în proiecte de inteligență artificială la scară largă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Optimizeze algoritmii de Învățare Federată pentru o performanță îmbunătățită.
• Gestioneze distribuții de date non-IID în Învățarea Federată.
• Scaleze sistemele de Învățare Federată pentru implementări la scară largă.
• Abordeze considerațiile legate de confidențialitate, securitate și etică în scenarii avansate de Învățare Federată.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice Învățarea Federată pentru a asigura confidențialitatea datelor în dezvoltarea IA.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate.
• Să implementeze modele de învățare automată care păstrează confidențialitatea folosind tehnici de Învățare Federată.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor în antrenarea descentralizată a IA.
• Să aplice Învățarea Federată în scenarii reale din diverse industrii.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele fundamentale ale Învățării Federate și aplicațiile sale practice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile Învățării Federate.
• Să implementeze algoritmi de bază ai Învățării Federate.
• Să abordeze preocupările legate de confidențialitatea datelor folosind Învățarea Federată.
• Să integreze Învățarea Federată în fluxurile de lucru existente de AI.