Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
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
