Struttura del corso

Introduzione a Federated Learning

  • Che cos'è l'apprendimento federato e in cosa differisce dall'apprendimento centralizzato?
  • Vantaggi dell'apprendimento federato per una collaborazione sicura nell'intelligenza artificiale
  • Casi d'uso e applicazioni nei settori dei dati sensibili

Componenti principali di Federated Learning

  • Aggregazione di dati, client e modelli federati
  • Communication Protocolli e aggiornamenti
  • Gestione dell'eterogeneità in ambienti federati

Privacy e sicurezza dei dati in Federated Learning

  • Minimizzazione dei dati e principi di privacy
  • Tecniche per proteggere gli aggiornamenti dei modelli (ad esempio, privacy differenziale)
  • Apprendimento federato nel rispetto delle normative sulla protezione dei dati

Attuazione Federated Learning

  • Configurazione di un ambiente di apprendimento federato
  • Addestramento di modelli distribuiti con framework federati
  • Considerazioni sulle prestazioni e sull'accuratezza

Federated Learning in Sanità

  • Condivisione sicura dei dati e problemi di privacy nel settore sanitario
  • IA collaborativa per la ricerca e la diagnosi medica
  • Casi di studio: apprendimento federato nell'imaging e nella diagnosi medica

Federated Learning in Finance

  • Utilizzo dell'apprendimento federato per la modellazione finanziaria sicura
  • Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi con approcci federati
  • Casi di studio sulla collaborazione sicura dei dati all'interno degli istituti finanziari

Sfide e futuro di Federated Learning

  • Sfide tecniche e operative nell'apprendimento federato
  • Tendenze future e progressi nell'IA federata
  • Esplorare le opportunità per l'apprendimento federato in tutti i settori

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di machine learning
  • Familiarità con i fondamenti della privacy e della sicurezza dei dati

Pubblico

  • Data scientist e ricercatori di intelligenza artificiale focalizzati sull'apprendimento automatico a tutela della privacy
  • Professionisti del settore sanitario e finanziario che gestiscono dati sensibili
  • Responsabili IT e conformità interessati a metodi di collaborazione sicuri con l'intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative