Federated Learning Training in Banat and Crisana

Această formare interactivă, în timp real (online sau pe locație), este destinată cercetătorilor avansați AI, științificilor ai datelor și specialiștilor în securitate care doresc să implementeze tehnici de învățare federalizată pentru antrenarea modelelor AI pe mai multe dispozitive la marginile rețelei, păstrându-se confidențialitatea datelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile învățării federate în AI la marginile rețelei.
• Să implementeze modele de învățare federalizată folosind TensorFlow Federated și PyTorch.
• Să optimizeze antrenarea AI pe dispozitive distribuite la marginile rețelei.
• Să abordeze provocările de confidențialitate a datelor și securitate în învățarea federată.
• Să deployeze și să supravegheze sisteme de învățare federalizată în aplicații practice.

Această formare live, condusă de un instructor, în Banat and Crisana (online sau pe local) se adresează profesionalilor intermedii în domeniul IA și al datelor care doresc să înțeleagă și să implementeze tehnici de învățare federată pentru a proteja confidențialitatea în învățarea automată și soluțiile AI collaborative acros surse distribuite de date.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele și beneficiile principale ale învățării federate.
• Să implementeze strategii de antrenament distribuit pentru modele AI.
• Să aplică tehnici de învățare federată pentru a proteja colaborările sensibile la date.
• Să exploreze studii de caz și exemple practice ale învățării federate în sănătate și finanțe.

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning pentru a optimiza soluțiile IoT și edge computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în IoT și edge computing.
• Să implementeze modele Federated Learning pe dispozitive IoT pentru procesarea AI descentralizată.
• Să reducă latența și să îmbunătățească procesul decizional în timp real în mediile de edge computing.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice tehnici Federated Learning pentru a spori confidențialitatea datelor și inteligența artificială colaborativă în industria financiară.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în finanțe.
• Să implementeze modele Federated Learning pentru aplicații financiare care păstrează confidențialitatea.
• Să analizeze datele financiare în mod colaborativ fără a compromite confidențialitatea.
• Să aplice Federated Learning la scenarii financiare reale, cum ar fi detectarea fraudelor și gestionarea riscurilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning scenariilor din domeniul sănătății, asigurând confidențialitatea datelor și colaborarea eficientă între instituții.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul Federated Learning în asistența medicală.
• Să implementeze modele Federated Learning asigurând în același timp confidențialitatea datelor pacienților.
• Să colaboreze la formarea modelelor AI în mai multe instituții de sănătate.
• Să aplice Federated Learning la studii de caz din lumea reală a asistenței medicale.

Această formare live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici Federated Learning de ultimă generație și să le aplice în proiecte de IA la scară largă.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Optimizarea algoritmilor Federated Learning pentru îmbunătățirea performanței.
• Să gestioneze distribuții de date non-IID în Federated Learning.
• Să scaleze sistemele Federated Learning pentru implementări la scară largă.
• Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, securitate și etică în scenarii Federated Learning avansate.

Această formare live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să înțeleagă și să aplice Federated Learning pentru a asigura confidențialitatea datelor în dezvoltarea IA.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning.
• Să implementeze modele de învățare automată care protejează confidențialitatea folosind tehnici Federated Learning.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor în formarea AI descentralizată.
• Să aplice Federated Learning în scenarii din lumea reală din diverse industrii.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele fundamentale ale Federated Learning și aplicațiile sale practice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Federated Learning.
• Să implementeze algoritmi Federated Learning de bază.
• Să abordeze problemele legate de confidențialitatea datelor utilizând Federated Learning.
• Să integreze Federated Learning în fluxurile de lucru AI existente.