Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Struttura del corso
Revisione dei concetti di base Federated Learning
- Riepilogo delle metodologie di base Federated Learning
- Sfide in Federated Learning: comunicazione, calcolo e privacy
- Introduzione alle tecniche avanzate Federated Learning
Algoritmi di ottimizzazione per Federated Learning
- Panoramica delle sfide di ottimizzazione in Federated Learning
- Algoritmi di ottimizzazione avanzati: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD e altro ancora
- Implementazione e messa a punto di algoritmi di ottimizzazione per sistemi federati su larga scala
Gestione dei dati non IID in Federated Learning
- Comprendere i dati non IID e il loro impatto su Federated Learning
- Strategie per la gestione delle distribuzioni di dati non IID
- Casi di studio e applicazioni nel mondo reale
Scalare Federated Learning Sistemi
- Sfide nella scalabilità dei sistemi Federated Learning
- Tecniche per lo scale-up: progettazione dell'architettura, protocolli di comunicazione e altro ancora
- Distribuzione di applicazioni su larga scala Federated Learning
Considerazioni avanzate sulla privacy e sulla sicurezza
- Tecniche avanzate per la tutela della privacy Federated Learning
- Aggregazione sicura e privacy differenziale
- Considerazioni etiche su larga scala Federated Learning
Casi di studio e applicazioni pratiche
- Caso di studio: Su larga scala Federated Learning nel settore sanitario
- Esercitazione pratica con scenari avanzati Federated Learning
- Implementazione del progetto nel mondo reale
Tendenze future in Federated Learning
- Direzioni di ricerca emergenti in Federated Learning
- I progressi tecnologici e il loro impatto su Federated Learning
- Esplorare le opportunità e le sfide future
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con tecniche di machine learning e deep learning
- Comprensione dei concetti di base Federated Learning
- Competenza nella programmazione Python
Pubblico
- Ricercatori esperti di intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Scienziati dei dati
21 ore
