Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Învățarea Federată

  • Prezentare generală a conceptelor de Învățare Federată
  • Antrenament descentralizat vs. abordări tradiționale centralizate
  • Beneficiile Învățării Federate în privința confidențialității și securității datelor

Algoritmi de bază ai Învățării Federate

  • Introducere în Federated Averaging
  • Implementarea unui model simplu de Învățare Federată
  • Compararea Învățării Federate cu învățarea automată tradițională

Confidențialitatea și securitatea datelor în Învățarea Federată

  • Înțelegerea problemelor de confidențialitate a datelor în IA
  • Tehnici de îmbunătățire a confidențialității în Învățarea Federată
  • Metode de agregare securizată și criptare a datelor

Implementarea practică a Învățării Federate

  • Configurarea unui mediu de Învățare Federată
  • Construirea și antrenarea unui model de Învățare Federată
  • Implementarea Învățării Federate în scenarii reale

Provocări și limite ale Învățării Federate

  • Gestionarea datelor non-IID în Învățarea Federată
  • Probleme de comunicare și sincronizare
  • Scalarea Învățării Federate pentru rețele mari

Studii de caz și tendințe viitoare

  • Studii de caz ale implementărilor de succes ale Învățării Federate
  • Explorarea viitorului Învățării Federate
  • Tendințe emergente în IA care păstrează confidențialitatea

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
  • Experiență în programarea Python
  • Cunoaștere a principiilor de confidențialitate a datelor

Public țintă

  • Oameni de știință de date
  • Pasionați de învățarea automată
  • Începători în IA
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite