Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Struttura del corso
Revisione dei concetti di base Federated Learning
- Riepilogo delle metodologie di base Federated Learning
- Sfide in Federated Learning: comunicazione, calcolo e privacy
- Introduzione alle tecniche avanzate Federated Learning
Algoritmi di ottimizzazione per Federated Learning
- Panoramica delle sfide di ottimizzazione in Federated Learning
- Algoritmi di ottimizzazione avanzati: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD e altro ancora
- Implementazione e messa a punto di algoritmi di ottimizzazione per sistemi federati su larga scala
Gestione dei dati non IID in Federated Learning
- Comprendere i dati non IID e il loro impatto su Federated Learning
- Strategie per la gestione delle distribuzioni di dati non IID
- Casi di studio e applicazioni nel mondo reale
Scalare Federated Learning Sistemi
- Sfide nella scalabilità dei sistemi Federated Learning
- Tecniche per lo scale-up: progettazione dell'architettura, protocolli di comunicazione e altro ancora
- Distribuzione di applicazioni su larga scala Federated Learning
Considerazioni avanzate sulla privacy e sulla sicurezza
- Tecniche avanzate per la tutela della privacy Federated Learning
- Aggregazione sicura e privacy differenziale
- Considerazioni etiche su larga scala Federated Learning
Casi di studio e applicazioni pratiche
- Caso di studio: Su larga scala Federated Learning nel settore sanitario
- Esercitazione pratica con scenari avanzati Federated Learning
- Implementazione del progetto nel mondo reale
Tendenze future in Federated Learning
- Direzioni di ricerca emergenti in Federated Learning
- I progressi tecnologici e il loro impatto su Federated Learning
- Esplorare le opportunità e le sfide future
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con tecniche di machine learning e deep learning
- Comprensione dei concetti di base Federated Learning
- Competenza nella programmazione Python
Pubblico
- Ricercatori esperti di intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Scienziati dei dati
21 Ore
