Курс за обучение по Federated Learning for Healthcare

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят авангардни Federated Learning техники и да ги прилагат в мащабни AI проекти.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Оптимизирайте Federated Learning алгоритми за подобрена производителност.
• Обработвайте не-IID разпределения на данни в Federated Learning.
• Мащабни Federated Learning системи за широкомащабни внедрявания.
• Обърнете внимание на поверителността, сигурността и етичните съображения в напреднали Federated Learning сценарии.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на ниво начинаещи, които искат да научат основите на Federated Learning и неговите практически приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на Federated Learning.
• Приложете основни Federated Learning алгоритми.
• Обърнете внимание на проблемите, свързани с поверителността на данните, като използвате Federated Learning.
• Интегрирайте Federated Learning в съществуващите работни потоци на AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи на AI напреднало ниво, учени по данни и специалисти по сигурността, които желаят да внедрят техники за обединено обучение за обучение на AI модели на множество периферни устройства, като същевременно запазват поверителността на данните.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на обединеното обучение в Edge AI.
• Приложете обединени модели на обучение, като използвате TensorFlow Federated и PyTorch.
• Оптимизирайте обучението на AI в разпределени крайни устройства.
• Обърнете внимание на предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и сигурността във федеративното обучение.
• Внедрете и наблюдавайте обединени системи за обучение в приложения от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат Federated Learning техники за подобряване на поверителността на данните и съвместния AI във финансовата индустрия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning във финансите.
• Приложете Federated Learning модели за финансови приложения, запазващи поверителността.
• Анализирайте финансовите данни съвместно, без да нарушавате поверителността.
• Приложете Federated Learning към финансови сценарии от реалния свят, като откриване на измами и управление на риска.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разберат и приложат Federated Learning, за да гарантират поверителността на данните при разработването на AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning.
• Внедрете запазващи поверителността модели на машинно обучение, като използвате Federated Learning техники.
• Обърнете внимание на предизвикателствата на поверителността на данните в децентрализираното обучение за AI.
• Приложете Federated Learning в сценарии от реалния свят в различни индустрии.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на ИИ и данни на средно ниво, които желаят да разберат и внедрят техники за обединено обучение за запазване на поверителността машинно обучение и съвместни решения за ИИ в разпределени източници на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции и предимствата на федеративното обучение.
• Прилагане на разпределени стратегии за обучение за AI модели.
• Прилагайте техники за обединено обучение, за да осигурите чувствителни към данни сътрудничества.
• Разгледайте казуси и практически примери за обединено обучение в здравеопазването и финансите.