Federated Learning Formazione in Torino

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), è rivolto a ricercatori di intelligenza artificiale, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli AI su più dispositivi edge mantenendo alta la privacy dei dati.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e i benefici dell’apprendimento federato nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale in Edge.
• Implementare modelli di apprendimento federato utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Ottimizzare l’addestramento dei modelli AI su dispositivi edge distribuiti.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy e alla sicurezza nell’ambito dell’apprendimento federato.
• Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federato in contesti reali.

Questo corso formativo con docente in Torino (online o in presenza) è pensato per professionisti del settore AI e dei dati di livello intermedio che desiderano comprendere e utilizzare le tecniche dell’apprendimento federato al fine di sviluppare soluzioni AI collaborative basate su modelli di machine learning che tutelino la privacy, anche in contesti con fonti dati distribuite.

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

• Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi dell’apprendimento federato.
• Implementare strategie di addestramento distribuito per modelli AI.
• Applicare tecniche di apprendimento federato in contesti di collaborazione che richiedono una grande attenzione alla sicurezza dei dati.
• Esaminare casi pratici e studi di applicazione dell’apprendimento federato nella sanità e nella finanza.

Questo corso intensivo guidato da istruttori in Torino (online o in sede) si rivolge a professionisti di livello intermedio desiderosi di utilizzare l’Apprendimento Federato per ottimizzare le soluzioni IoT e di calcolo edge.

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

• Comprendere i principi e i vantaggi dell’Apprendimento Federato nell’IoT e nel calcolo edge.
• Implementare modelli di Apprendimento Federato su dispositivi IoT per un’elaborazione AI decentralizzata.
• Ridurre la latenza e potenziare le capacità decisionali in tempo reale negli ambienti di calcolo edge.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

Questo corso intensivo guidato da istruttori in Torino (online o in presenza) è pensato per professionisti di livello intermedio che intendono applicare l’apprendimento federato al fine di migliorare la privacy dei dati e favorire lo sviluppo collaborativo dell’IA nel settore finanziario.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e i vantaggi dell’apprendimento federato nel contesto finanziario.
• Implementare modelli di apprendimento federato per applicazioni finanziarie che tutelano la privacy.
• Analizzare dati finanziari in modo collaborativo senza violare i requisiti di riservatezza.
• Applicare l’apprendimento federato a scenari reali del settore, come il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio.

Questo corso dal vivo con docente in Torino (online o in presenza) è pensato per professionisti di livello intermedio che desiderano applicare l’apprendimento federato a contesti sanitari, mantenendo la privacy dei dati e favorendo una collaborazione efficace tra istituzioni.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’apprendimento federato nel settore sanitario.
• Implementare modelli di apprendimento federato rispettando la privacy dei dati dei pazienti.
• Collaborare alla formazione di modelli di intelligenza artificiale tra più strutture sanitarie.
• Applicare l’apprendimento federato a casi concreti del settore medico.

Questo corso formativo dal vivo con la presenza dell’istruttore in Torino (online o in sede) si rivolge a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche più innovative nell’ambito dell’Apprendimento Federato e impiegarle in progetti di intelligenza artificiale su larga scala.

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

• Ottimizzare gli algoritmi di Apprendimento Federato per migliorarne le prestazioni.
• Gestire correttamente distribuzioni di dati non-IID nell’ambito dell’Apprendimento Federato.
• Scalare i sistemi di Apprendimento Federato in modo da renderli adatti a impieghi su larga scala.
• Affrontare problematiche legate alla privacy, alla sicurezza e all’etica nei contesti avanzati di Apprendimento Federato.

Si tratta di una formazione pratica condotta da istruttori in Torino (online o in sede), rivolta a professionisti intermedi interessati ad approfondire l'apprendimento federato come strumento per la tutela della privacy nella fase di sviluppo dei sistemi AI.

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

• Comprendere i principi fondamentali e i vantaggi dell'apprendimento federato.
• Sviluppare modelli di machine learning rispettosi della privacy utilizzando tali tecniche.
• Affrontare le problematiche legate alla protezione dei dati nell'ambito dell'addestramento decentralizzato di sistemi AI.
• Applicare concretamente l'apprendimento federato in contesti reali e in diversi settori industriali.

Questo corso intensivo tenuto da istruttori in Torino (online o in loco) è indirizzato a professionisti alle prime armi che desiderano acquisire una solida padronanza dei fondamenti dell’Apprendimento Federato e delle sue applicazioni pratiche.

Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’Apprendimento Federato.
• Implementare semplici algoritmi di Apprendimento Federato.
• Risolvere questioni legate alla privacy dei dati attraverso l’uso dell’Apprendimento Federato.
• Integrare tale tecnica nei flussi operativi AI già esistenti.