Plan Szkolenia

Przegląd podstawowych Federated Learning koncepcji

  • Podsumowanie podstawowych metodologii Federated Learning
  • Wyzwania w Federated Learning: komunikacja, obliczenia i prywatność
  • Wprowadzenie do zaawansowanych technik Federated Learning

Algorytmy optymalizacji dla Federated Learning

  • Przegląd wyzwań związanych z optymalizacją w Federated Learning
  • Zaawansowane algorytmy optymalizacji: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD i inne
  • Wdrażanie i dostrajanie algorytmów optymalizacji dla dużych systemów federacyjnych

Obsługa danych innych niż ID w Federated Learning

  • Zrozumienie danych non-IID i ich wpływu na Federated Learning
  • Strategie obsługi dystrybucji danych innych niż IID
  • Studia przypadków i rzeczywiste zastosowania

Skalowanie systemów Federated Learning

  • Wyzwania związane ze skalowaniem systemów Federated Learning
  • Techniki skalowania: projektowanie architektury, protokoły komunikacyjne i nie tylko
  • Wdrażanie aplikacji Federated Learning na dużą skalę

Zaawansowane kwestie prywatności i bezpieczeństwa

  • Techniki ochrony prywatności w zaawansowanych Federated Learning
  • Bezpieczna agregacja i prywatność różnicowa
  • Kwestie etyczne w aplikacjach na dużą skalę Federated Learning

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

  • Studium przypadku: Duża skala Federated Learning w opiece zdrowotnej
  • Praktyczna praktyka z zaawansowanymi Federated Learning scenariuszami
  • Wdrażanie projektów w świecie rzeczywistym

Przyszłe trendy w Federated Learning

  • Nowe kierunki badań w Federated Learning
  • Postęp technologiczny i jego wpływ na Federated Learning
  • Odkrywanie przyszłych możliwości i wyzwań

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie z technikami uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
  • Zrozumienie podstawowych Federated Learning pojęć
  • Biegłość w programowaniu Python

Uczestnicy

  • Doświadczeni badacze sztucznej inteligencji
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
  • Naukowcy zajmujący się danymi
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Propozycje terminów

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-02 09:00
21 godzin
Łódź
3870 PLN (Zdalne)
4020 PLN (Stacjonarne)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-16 09:00
21 godzin
Piotrków Trybunalski
3870 PLN (Zdalne)
3870 PLN (Stacjonarne)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-30 09:00
21 godzin
Lublin
3870 PLN (Zdalne)
4170 PLN (Stacjonarne)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-07-14 09:00
21 godzin
Zamość
3870 PLN (Zdalne)
4170 PLN (Stacjonarne)

Szkolenia Powiązane

Introduction to Federated Learning

 14 godzin

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.
Więcej...

Federated Learning and Edge AI

 21 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, naukowców zajmujących się danymi i specjalistów ds. bezpieczeństwa, którzy chcą wdrożyć techniki uczenia federacyjnego do szkolenia modeli sztucznej inteligencji na wielu urządzeniach brzegowych przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

  • Zrozumieć zasady i korzyści płynące z federacyjnego uczenia się w Edge AI.
  • Wdrożyć federacyjne modele uczenia się przy użyciu TensorFlow Federated i PyTorch.
  • Zoptymalizować szkolenie AI na rozproszonych urządzeniach brzegowych.
  • Rozwiązywanie wyzwań związanych z prywatnością i bezpieczeństwem danych w uczeniu federacyjnym.
  • Wdrażanie i monitorowanie systemów uczenia federacyjnego w rzeczywistych aplikacjach.
Więcej...

Federated Learning for Finance

 14 godzin

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.
Więcej...

Federated Learning for Healthcare

 21 godzin

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.
Więcej...

Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 godzin

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.
Więcej...

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 godzin

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.
Więcej...

Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 godzin

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów AI i danych, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć techniki uczenia federacyjnego w celu zachowania prywatności uczenia maszynowego i wspólnych rozwiązań AI w rozproszonych źródłach danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

  • Zrozumieć podstawowe pojęcia i korzyści płynące z uczenia federacyjnego.
  • Wdrożyć rozproszone strategie szkoleniowe dla modeli AI.
  • Zastosować techniki uczenia federacyjnego w celu zabezpieczenia współpracy wrażliwej na dane.
  • Zapoznać się ze studiami przypadków i praktycznymi przykładami federacyjnego uczenia się w opiece zdrowotnej i finansach.
Więcej...

Powiązane Kategorie

Image for the Federated Learning
Federated Learning