Federated Learning Formazione in Bologna

Questo corso live e guidato da un instruttore in Bologna (online o sul posto) è rivolto a ricercatori di livello avanzato nell'IA, scienziati dei dati e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per l'addestramento di modelli AI su più dispositivi edge, mantenendo la privacy dei dati.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e gli vantaggi dell'apprendimento federato nell'Edge AI.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l'addestramento AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare sfide di privacy e sicurezza nell'apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in applicazioni reali.

Questo corso di formazione live, guidato da un istruttore (Bologna, online o sul posto), è rivolto a professionisti intermedi dell'IA e dei dati che desiderano comprendere ed implementare tecniche di apprendimento federato per la privacy-preserving machine learning e soluzioni AI collaborative su fonti di dati distribuite.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti base e i vantaggi dell'apprendimento federato.
• Implementare strategie di addestramento distribuite per modelli AI.
• Applicare tecniche di apprendimento federato per collaborazioni sensibili ai dati.
• Esplorare casi studio ed esempi pratici dell'apprendimento federato nel settore sanitario e finanziario.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche per migliorare la privacy dei dati e l'intelligenza artificiale collaborativa nel settore finanziario.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning in finanza.
• Implementare Federated Learning modelli per applicazioni finanziarie che preservano la privacy.
• Analizza i dati finanziari in modo collaborativo senza compromettere la privacy.
• Applicare Federated Learning a scenari finanziari reali, ad esempio il rilevamento delle frodi e la gestione dei rischi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning a scenari sanitari, garantendo la privacy dei dati e una collaborazione efficace tra le istituzioni.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi il ruolo di Federated Learning nell'assistenza sanitaria.
• Implementa Federated Learning modelli garantendo al contempo la privacy dei dati dei pazienti.
• Collabora all'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale in più istituzioni sanitarie.
• Applica Federated Learning a casi di studio sanitari del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche all'avanguardia Federated Learning e applicarle a progetti di intelligenza artificiale su larga scala.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizza gli algoritmi Federated Learning per migliorare le prestazioni.
• Gestire le distribuzioni di dati non IID in Federated Learning.
• Scala Federated Learning i sistemi per implementazioni su larga scala.
• Affrontare le considerazioni relative alla privacy, alla sicurezza e all'etica in scenari avanzati Federated Learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare Federated Learning per garantire la privacy dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i benefici di Federated Learning.
• Implementa modelli di apprendimento automatico che preservano la privacy utilizzando tecniche Federated Learning.
• Affronta le sfide della privacy dei dati nell'addestramento decentralizzato dell'intelligenza artificiale.
• Applica Federated Learning in scenari reali in vari settori.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano apprendere i fondamenti di Federated Learning e le sue applicazioni pratiche.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi di Federated Learning.
• Implementare algoritmi di base Federated Learning.
• Risolvi i problemi di privacy dei dati utilizzando Federated Learning.
• Integra Federated Learning nei flussi di lavoro AI esistenti.