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.
Schița de curs
Introducere la Federated Learning
- Prezentare generală a Federated Learning
- Concepte-cheie și beneficii
- Federated Learning vs. învățarea automată tradițională
Confidențialitatea și securitatea datelor în IA
- Înțelegerea preocupărilor legate de confidențialitatea datelor în IA
- Cadre de reglementare și conformitate (de exemplu, GDPR)
- Introducere în tehnicile de păstrare a confidențialității
Tehnici Federated Learning
- Implementarea Federated Learning cu Python și PyTorch
- Construirea de modele care protejează confidențialitatea cu ajutorul cadrelor Federated Learning
- Provocări în Federated Learning: comunicare, calcul și securitate
Aplicații în lumea reală ale Federated Learning
- Federated Learning în domeniul sănătății
- Federated Learning în finanțe și bănci
- Federated Learning în dispozitive mobile și IoT
Subiecte avansate în Federated Learning
- Explorarea confidențialității diferențiale în Federated Learning
- Agregarea securizată și tehnici de criptare
- Direcții viitoare și tendințe emergente
Studii de caz și aplicații practice
- Studiu de caz: Implementarea Federated Learning într-un cadru medical
- Exerciții practice cu seturi de date din lumea reală
- Aplicații practice și proiecte de lucru
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegerea fundamentelor învățării automate
- Cunoașterea de bază a principiilor de confidențialitate a datelor
- Experiență cu programarea Python
Audiență
- Ingineri în domeniul confidențialității
- Specialiști în etica IA
- Responsabili cu confidențialitatea datelor
14 ore
