Struttura del corso

Introduzione al Federated Learning

  • Cos'è il federated learning e in che modo differisce dall'apprendimento centralizzato?
  • Vantaggi del federated learning per la collaborazione sicura dell'IA
  • Casistiche ed applicazioni nei settori con dati sensibili

Componenti Centrali del Federated Learning

  • Dati federati, clienti e aggregazione dei modelli
  • Protocolli di comunicazione ed aggiornamenti
  • Gestione delleterogeneità in ambienti federati

Privacy e Sicurezza Dati nel Federated Learning

  • Minimizzazione dei dati e principi di privacy
  • Tecniche per la sicurezza degli aggiornamenti del modello (ad esempio, privacy differenziale)
  • Federated learning conforme alle normative sulla protezione dei dati

Implementazione del Federated Learning

  • Configurazione di un ambiente di federated learning
  • Formazione distribuita del modello con framework federati
  • Considerazioni sulla prestazione e accuratezza

Federated Learning nella Sanità

  • Condivisione sicura dei dati e preoccupazioni di privacy nella sanità
  • IA collaborativa per la ricerca medica e il diagnosi
  • Studi di caso: federated learning nell'immagine medica e diagnosi

Federated Learning nel settore finanziario

  • Utilizzo del federated learning per modelli finanziari sicuri
  • Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi con approcci federati
  • Studi di caso sulla collaborazione sicura dei dati all'interno delle istituzioni finanziarie

Sfide ed Futuro del Federated Learning

  • Sfide tecniche e operative nel federated learning
  • Tendenze future e avanzamenti nell'IA federata
  • Esplorazione delle opportunità per il federated learning tra vari settori

Riepilogo ed Azioni Successive

Requisiti

  • Comprensione basilare dei concetti di apprendimento automatico
  • Familiarità con i fondamenti della privacy e sicurezza dei dati

Target

  • Scienziati dei dati e ricercatori AI specializzati nell'apprendimento automatico che preserva la privacy
  • Professionisti sanitari e finanziari che gestiscono dati sensibili
  • Manager IT e compliance interessati ai metodi di collaborazione AI sicuri
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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