Prowadzone przez instruktorów kursy szkoleniowe na żywo Federated Learning online lub na miejscu pokazują poprzez interaktywną praktykę praktyczną, jak korzystać ze zdecentralizowanych technik uczenia maszynowego do trenowania modeli w rozproszonych źródłach danych bez udostępniania wrażliwych danych. Szkolenie Federated Learning jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Koszalin lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Koszalin. Federated Learning jest również znane jako Collaborative Learning. NobleProg - Twój lokalny dostawca szkoleń
Koszalin
Gwardia, Sportowa 34, Koszalin, Polska, 75-503
Sala szkoleniowa jest wyposażona w nowoczesne udogodnienia. Znajduje się 3 kilometry od centrum miasta. Obiekt posiada przestronny parking dla uczestników szkoleń, co zapewnia wygodny dostęp dla wszystkich kursantów.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (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 Koszalin (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (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 Koszalin (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 Koszalin (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 Koszalin (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 Koszalin (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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (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.
