Schița de curs

Introducere în Federated Learning

  • Prezentare generală a conceptelor Federated Learning
  • Formarea descentralizată a modelului vs. abordările centralizate tradiționale
  • Beneficiile Federated Learning în ceea ce privește confidențialitatea și securitatea datelor

Algoritmi Federated Learning de bază

  • Introducere în medierea federată
  • Implementarea unui model Federated Learning simplu
  • Compararea Federated Learning cu învățarea automată tradițională

Confidențialitatea și securitatea datelor în Federated Learning

  • Înțelegerea preocupărilor legate de confidențialitatea datelor în IA
  • Tehnici pentru sporirea confidențialității în Federated Learning
  • Metode sigure de agregare și criptare a datelor

Implementarea practică a Federated Learning

  • Configurarea unui mediu Federated Learning
  • Crearea și instruirea unui model Federated Learning
  • Implementarea Federated Learning în scenarii din lumea reală

Provocări și limitări ale Federated Learning

  • Gestionarea datelor non-IID în Federated Learning
  • Communication și probleme de sincronizare
  • Scalarea Federated Learning pentru rețele mari

Studii de caz și tendințe viitoare

  • Studii de caz ale implementărilor Federated Learning de succes
  • Explorarea viitorului Federated Learning
  • Tendințe emergente în IA care protejează confidențialitatea

Rezumat și pași următori

Cerințe

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

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • entuziaști ai învățării automate
  • Începători AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite