План на курса

Въведение в Federated Learning

  • Преглед на Federated Learning концепции
  • Обучение по децентрализиран модел срещу традиционни централизирани подходи
  • Предимства на Federated Learning в поверителността и сигурността на данните

Основни Federated Learning алгоритми

  • Въведение във федеративното осредняване
  • Реализация на прост Federated Learning модел
  • Сравнение на Federated Learning с традиционното машинно обучение

Поверителност и сигурност на данните в Federated Learning

  • Разбиране на опасенията за поверителност на данните в AI
  • Техники за подобряване на поверителността в Federated Learning
  • Сигурни методи за агрегиране и криптиране на данни

Практическо прилагане на Federated Learning

  • Създаване на Federated Learning среда
  • Изграждане и обучение на Federated Learning модел
  • Внедряване Federated Learning в сценарии от реалния свят

Предизвикателства и ограничения на Federated Learning

  • Работа с данни, които не са IID в Federated Learning
  • Communication и проблеми със синхронизирането
  • Мащабиране Federated Learning за големи мрежи

Казуси и бъдещи тенденции

  • Казуси от успешни Federated Learning реализации
  • Изследване на бъдещето на Federated Learning
  • Нововъзникващи тенденции в AI за запазване на поверителността

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Опит с Python програмиране
  • Запознаване с принципите за поверителност на данните

Публика

  • Учени по данни
  • Ентусиасти на машинното обучение
  • Начинаещи AI
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории