Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Federated Learning

  • Przegląd Federated Learning
  • Kluczowe koncepcje i korzyści
  • Federated Learning a tradycyjne uczenie maszynowe

Prywatność i bezpieczeństwo danych w sztucznej inteligencji

  • Zrozumienie obaw związanych z prywatnością danych w sztucznej inteligencji
  • Ramy regulacyjne i zgodność z przepisami (np. GDPR)
  • Wprowadzenie do technik ochrony prywatności

Techniki Federated Learning

  • Wdrażanie Federated Learning za pomocą Python i PyTorch
  • Tworzenie modeli chroniących prywatność przy użyciu frameworków Federated Learning
  • Wyzwania w Federated Learning: komunikacja, obliczenia i bezpieczeństwo

Zastosowania Federated Learning w świecie rzeczywistym

  • Federated Learning w opiece zdrowotnej
  • Federated Learning w finansach i bankowości
  • Federated Learning w urządzeniach mobilnych i IoT

Zaawansowane tematy w Federated Learning

  • Odkrywanie prywatności różnicowej w Federated Learning
  • Bezpieczne techniki agregacji i szyfrowania
  • Przyszłe kierunki i pojawiające się trendy

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

  • Studium przypadku: Wdrażanie Federated Learning w środowisku opieki zdrowotnej
  • Praktyczne ćwiczenia z rzeczywistymi zestawami danych
  • Praktyczne zastosowania i praca nad projektem

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego
  • Podstawowa znajomość zasad prywatności danych
  • Doświadczenie w programowaniu Python

Uczestnicy

  • Inżynierowie ds. prywatności
  • Specjaliści ds. etyki AI
  • Specjaliści ds. prywatności danych
 14 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

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

2025-06-16 09:00
14 godzin
Katowice
2580 PLN (Zdalne)
2780 PLN (Stacjonarne)

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

2025-06-30 09:00
14 godzin
Kielce
2580 PLN (Zdalne)
2780 PLN (Stacjonarne)

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

2025-07-14 09:00
14 godzin
Ostrowiec Świętokrzyski
2580 PLN (Zdalne)
2780 PLN (Stacjonarne)

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

2025-07-28 09:00
14 godzin
Olsztyn
2580 PLN (Zdalne)
2680 PLN (Stacjonarne)

Szkolenia Powiązane

Advanced Federated Learning Techniques

 21 godzin

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.
Więcej...

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 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

Federated Learning
Federated Learning