Nauka Federowana w Opiece Zdrowotnej - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować najnowocześniejsze Federated Learning techniki i zastosować je w projektach AI na dużą skalę.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Optymalizować algorytmy Federated Learning w celu poprawy wydajności.
• Obsługiwać dystrybucje danych innych niż IID w Federated Learning.
• Skalować systemy Federated Learning do wdrożeń na dużą skalę.
• Zajmować się kwestiami prywatności, bezpieczeństwa i etyki w zaawansowanych scenariuszach Federated Learning.

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.

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.

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.

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.

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.

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.