Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Federated Learning
- Porównanie tradycyjnego szkolenia AI z Federated Learning
- Kluczowe zasady i zalety Federated Learning
- Zastosowania Federated Learning w aplikacjach Edge AI
Architektura i Przepływ Pracy Federated Learning
- Zrozumienie modeli Federated Learning typu klient-serwer i peer-to-peer
- Podział danych i zdecentralizowane szkolenie modeli
- Protokół komunikacji i strategie agregacji
Wdrazanie Federated Learning z TensorFlow Federated
- Konfiguracja TensorFlow Federated do rozproszonego szkolenia AI
- Budowanie modeli Federated Learning za pomocą Python
- Symulacja Federated Learning na urządzeniach Edge
Federated Learning z PyTorch i OpenFL
- Wprowadzenie do OpenFL dla Federated Learning
- Wdrażanie modeli Federated Learning opartych na PyTorch
- Personalizacja technik agregacji Federated Learning
Optymalizacja wydajności dla Edge AI
- Przyspieszenie sprzętowe dla Federated Learning
- Redukcja nadmiernych kosztów komunikacji i opóźnień
- Adaptacyjne strategie uczenia się dla urządzeń o ograniczonych zasobach
Prywatność i Bezpieczeństwo Danych w Federated Learning
- Techniki zachowujące prywatność (Secure Aggregation, Differential Privacy, Homomorphic Encryption)
- Zmniejszanie ryzyka wycieku danych w modelach AI Federated
- Przestrzeganie przepisów i etyczne uwagi
Wdrażanie Systemów Federated Learning
- Konfiguracja Federated Learning na rzeczywistych urządzeniach Edge
- Monitorowanie i aktualizowanie modeli Federated Learning
- Skalowanie wdrażania Federated Learning w środowiskach korporacyjnych
Przyszłe Trendy i Studia Przypadków
- Badania nad Federated Learning i Edge AI
- Rzeczywiste studia przypadków w dziedzinie opieki zdrowotnej, finansów i IoT
- Następne kroki w rozwoju rozwiązań Federated Learning
Podsumowanie i Następne Kroki
Wymagania
- Solid understanding of machine learning and deep learning concepts
- Experience with Python programming and AI frameworks (PyTorch, TensorFlow, or similar)
- Basic knowledge of distributed computing and networking
- Familiarity with data privacy and security concepts in AI
Grupa docelowa
- Badacze sztucznej inteligencji
- Naukowcy danych
- Specjaliści ds. bezpieczeństwa
21 godzin
