Plan Szkolenia

Przegląd podstawowych Federated Learning koncepcji

  • Podsumowanie podstawowych metodologii Federated Learning
  • Wyzwania w Federated Learning: komunikacja, obliczenia i prywatność
  • Wprowadzenie do zaawansowanych technik Federated Learning

Algorytmy optymalizacji dla Federated Learning

  • Przegląd wyzwań związanych z optymalizacją w Federated Learning
  • Zaawansowane algorytmy optymalizacji: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD i inne
  • Wdrażanie i dostrajanie algorytmów optymalizacji dla dużych systemów federacyjnych

Obsługa danych innych niż ID w Federated Learning

  • Zrozumienie danych non-IID i ich wpływu na Federated Learning
  • Strategie obsługi dystrybucji danych innych niż IID
  • Studia przypadków i rzeczywiste zastosowania

Skalowanie systemów Federated Learning

  • Wyzwania związane ze skalowaniem systemów Federated Learning
  • Techniki skalowania: projektowanie architektury, protokoły komunikacyjne i nie tylko
  • Wdrażanie aplikacji Federated Learning na dużą skalę

Zaawansowane kwestie prywatności i bezpieczeństwa

  • Techniki ochrony prywatności w zaawansowanych Federated Learning
  • Bezpieczna agregacja i prywatność różnicowa
  • Kwestie etyczne w aplikacjach na dużą skalę Federated Learning

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

  • Studium przypadku: Duża skala Federated Learning w opiece zdrowotnej
  • Praktyczna praktyka z zaawansowanymi Federated Learning scenariuszami
  • Wdrażanie projektów w świecie rzeczywistym

Przyszłe trendy w Federated Learning

  • Nowe kierunki badań w Federated Learning
  • Postęp technologiczny i jego wpływ na Federated Learning
  • Odkrywanie przyszłych możliwości i wyzwań

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie z technikami uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
  • Zrozumienie podstawowych Federated Learning pojęć
  • Biegłość w programowaniu Python

Uczestnicy

  • Doświadczeni badacze sztucznej inteligencji
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
  • Naukowcy zajmujący się danymi
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Propozycje terminów

Zaawansowane techniki Federated Learning

2025-12-01 09:00
21 godzin
Łódź
3870 PLN (Zdalne)
4020 PLN (Stacjonarne)

Zaawansowane techniki Federated Learning

2025-12-15 09:00
21 godzin
Piotrków Trybunalski
3870 PLN (Zdalne)
3870 PLN (Stacjonarne)

Zaawansowane techniki Federated Learning

2025-12-29 09:00
21 godzin
Lublin
3870 PLN (Zdalne)
4170 PLN (Stacjonarne)

Zaawansowane techniki Federated Learning

2026-01-12 09:00
21 godzin
Zamość
3870 PLN (Zdalne)
4170 PLN (Stacjonarne)

Zaawansowane techniki Federated Learning

2026-01-26 09:00
21 godzin
Zielona Góra
3870 PLN (Zdalne)
4020 PLN (Stacjonarne)

Szkolenia Powiązane

Wprowadzenie do Federated Learning

 14 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy Federated Learning i jego praktyczne zastosowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

  • Zrozumieć zasady Federated Learning.
  • Wdrożyć podstawowe algorytmy Federated Learning.
  • Rozwiązać obawy dotyczące prywatności danych za pomocą Federated Learning.
  • Zintegrować Federated Learning z istniejącymi przepływami pracy AI.
Więcej...

Uczenie Federowane i Edge AI

21 godzin

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, naukowców danych i specjalistów ds. bezpieczeństwa, którzy chcą wdrażać techniki federated learning do szkolenia modeli AI na wielu urządzeniach brzegowych, zachowując prywatność danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

  • Zrozumieć zasady i korzyści z federated learning w Edge AI.
  • Wdrażać modele federated learning za pomocą TensorFlow Federated i PyTorch.
  • Optymalizować szkolenie AI na rozproszonych urządzeniach brzegowych.
  • Zadbać o wyzwania związane z prywatnością danych i bezpieczeństwem w federated learning.
  • Wdrażać i monitorować systemy federated learning w realnych aplikacjach.
Więcej...

Uczenie Federowane dla Finansów

 14 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki Federated Learning w celu zwiększenia prywatności danych i współpracy AI w branży finansowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

  • Zrozumieć zasady i korzyści płynące z Federated Learning w finansach.
  • Wdrożyć modele Federated Learning dla aplikacji finansowych chroniących prywatność.
  • Wspólnie analizować dane finansowe bez narażania prywatności.
  • Zastosować Federated Learning do rzeczywistych scenariuszy finansowych, takich jak wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem.
Więcej...

Nauka Federowana w Opiece Zdrowotnej

21 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning w scenariuszach opieki zdrowotnej, zapewniając prywatność danych i skuteczną współpracę między instytucjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

  • Zrozumieć rolę Federated Learning w opiece zdrowotnej.
  • Wdrażać modele Federated Learning przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności danych pacjentów.
  • Współpracować w zakresie szkolenia modeli AI w wielu instytucjach opieki zdrowotnej.
  • Zastosować Federated Learning do rzeczywistych studiów przypadków opieki zdrowotnej.
Więcej...

Federated Learning w IoT i obliczeniu na krawędzi

14 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

  • Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
  • Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
  • Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
  • Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.
Więcej...

Federated Learning dla zachowywania prywatności w AI

 14 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować Federated Learning w celu zapewnienia prywatności danych w rozwoju sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

  • Zrozumieć zasady i korzyści płynące z Federated Learning.
  • Wdrożyć modele uczenia maszynowego chroniące prywatność przy użyciu technik Federated Learning.
  • Rozwiązać wyzwania związane z prywatnością danych w zdecentralizowanym szkoleniu AI.
  • Zastosować Federated Learning w rzeczywistych scenariuszach w różnych branżach.
Więcej...

Uczenie Federowane dla Bezpiecznej Współpracy AI

 14 godzin

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji i danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać i wdrożyć techniki uczenia federowanego w celu ochrony prywatności w uczeniu maszynowym oraz rozwiązań dla współpracy w dziedzinie sztucznej inteligencji w rozproszonych źródłach danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

  • Zrozumieć podstawowe koncepcje i korzyści wynikające z uczenia federowanego.
  • Wdrożyć strategie rozproszonego szkolenia modeli sztucznej inteligencji.
  • Zastosować techniki uczenia federowanego w celu bezpiecznych współpracy w przypadku wrażliwych danych.
  • Zapoznać się z przykładami i praktycznymi zastosowaniami uczenia federowanego w opiece zdrowotnej i finansach.
Więcej...

Powiązane Kategorie

Federated Learning
Federated Learning