Federated Learning for Privacy-Preserving 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 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.

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 (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 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.