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Struttura del corso
Introduzione all’Apprendimento Federato
- Cos’è l’apprendimento federato e in che modo si differenzia dall’addestramento centralizzato?
- I principali vantaggi dell’apprendimento federato per una collaborazione AI sicura
- Set di applicazioni e casi d’uso nei settori in cui i dati sono particolarmente sensibili
Componenti fondamentali dell’Apprendimento Federato
- I dati, i client e i processi di aggregazione dei modelli nell’ambiente federato
- Protocolli di comunicazione e meccanismi di aggiornamento dei modelli
- Gestione delle differenze strutturali e comportamentali tra i nodi nell’ambiente federato
Privacy e Sicurezza dei Dati nell’Apprendimento Federato
- Principi di minimizzazione dei dati trasmessi e tutela della privacy
- Tecniche per proteggere i dati relativi agli aggiornamenti dei modelli, come la privacy differenziale
- Adempimento alle normative sulla protezione dei dati nell’utilizzo dell’apprendimento federato
Implementazione Pratica dell’Apprendimento Federato
- Configurazione di un ambiente adatto all’addestramento federato
- Esecuzione di addestramenti distribuiti con l’ausilio di framework specifici per l’apprendimento federato
- Valutazione delle prestazioni e della precisione dei modelli sviluppati in tal modo
L’Apprendimento Federato nella Sanità
- Condivisione sicura dei dati e problematiche legate alla privacy nel settore sanitario
- Applicazione dell’AI collaborativa a scopi di ricerca medica e diagnosi
- Esempi pratici: l’apprendimento federato nell’elaborazione delle immagini mediche e nella diagnosi
L’Apprendimento Federato nel Settore Finanziario
- Utilizzo dell’apprendimento federato per sviluppare modelli finanziari sicuri e affidabili
- Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi grazie a approcci basati sull’apprendimento federato
- Casi studio riguardanti la collaborazione dati sicura tra istituti finanziari
Sfide e Prospettive Future dell’Apprendimento Federato
- Ostacoli tecnici e organizzativi nell’applicazione pratica dell’apprendimento federato
- Tendenze in atto e sviluppi futuri nel campo dell’AI federata
- Opportunità di diffusione delle tecniche di apprendimento federato in diversi settori industriali
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti fondamentali dell’apprendimento automatico
- Familiarità con i principi basilari della privacy e della sicurezza dei dati
Destinatari del corso
- Data scientist e ricercatori AI interessati all’applicazione di tecniche che rispettino la privacy nell’ambito dell’apprendimento automatico
- Professionisti della sanità e della finanza incaricati della gestione di dati sensibili
- Manager IT e responsabili della conformità normativa interessati a metodi sicuri per la collaborazione AI
14 ore
