Federated Learning dla zachowania prywatności w AI - 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, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych badaczy AI, naukowców zajmujących się danymi oraz specjalistów ds. bezpieczeństwa, którzy chcą wdrożyć techniki uczenia federacyjnego do trenowania modeli AI na wielu urządzeniach brzegowych, zachowując jednocześnie prywatność danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i korzyści uczenia federacyjnego w Edge AI.
• Wdrożyć modele uczenia federacyjnego przy użyciu TensorFlow Federated i PyTorch.
• Optymalizować szkolenie AI na rozproszonych urządzeniach brzegowych.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych w uczeniu federacyjnym.
• Wdrażać i monitorować systemy uczenia federacyjnego w rzeczywistych aplikacjach.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki Federated Learning w celu zwiększenia prywatności danych i współpracy AI w branży finansowej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w finansach.
• Wdrażać modele Federated Learning do aplikacji finansowych chroniących prywatność.
• Analizować dane finansowe w sposób współpracujący bez naruszania prywatności.
• Stosować Federated Learning w rzeczywistych scenariuszach finansowych, takich jak wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem.

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.

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 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.