Roma

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Federated Learning and Edge AI

 21 ore
Questa formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolta a ricercatori di intelligenza artificiale di livello avanzato, data scientist e specialisti della sicurezza che desiderano implementare tecniche di apprendimento federato per addestrare modelli di intelligenza artificiale su più dispositivi edge, preservando al contempo la privacy dei dati. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i principi e i vantaggi dell'apprendimento federato in Edge AI.
  • Implementare modelli di apprendimento federati utilizzando TensorFlow Federated e PyTorch.
  • Ottimizza l'addestramento dell'intelligenza artificiale sui dispositivi edge distribuiti.
  • Affrontare le sfide relative alla privacy e alla sicurezza dei dati nell'apprendimento federato.
  • Distribuire e monitorare sistemi di apprendimento federati in applicazioni del mondo reale.
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'intelligenza artificiale e dei dati di livello intermedio che desiderano comprendere e implementare tecniche di apprendimento federato per l'apprendimento automatico che preserva la privacy e soluzioni di intelligenza artificiale collaborative su fonti di dati distribuite. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi dell'apprendimento federato.
  • Implementa strategie di addestramento distribuite per i modelli di intelligenza artificiale.
  • Applica tecniche di apprendimento federato per proteggere le collaborazioni sensibili ai dati.
  • Esplora casi di studio ed esempi pratici di apprendimento federato nel settore sanitario e finanziario.
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
  • Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
  • Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
  • Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.
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Federated Learning for Finance

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche per migliorare la privacy dei dati e l'intelligenza artificiale collaborativa nel settore finanziario. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning in finanza.
  • Implementare Federated Learning modelli per applicazioni finanziarie che preservano la privacy.
  • Analizza i dati finanziari in modo collaborativo senza compromettere la privacy.
  • Applicare Federated Learning a scenari finanziari reali, ad esempio il rilevamento delle frodi e la gestione dei rischi.
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Federated Learning for Healthcare

 21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning a scenari sanitari, garantendo la privacy dei dati e una collaborazione efficace tra le istituzioni. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendi il ruolo di Federated Learning nell'assistenza sanitaria.
  • Implementa Federated Learning modelli garantendo al contempo la privacy dei dati dei pazienti.
  • Collabora all'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale in più istituzioni sanitarie.
  • Applica Federated Learning a casi di studio sanitari del mondo reale.
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Advanced Federated Learning Techniques

 21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche all'avanguardia Federated Learning e applicarle a progetti di intelligenza artificiale su larga scala. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Ottimizza gli algoritmi Federated Learning per migliorare le prestazioni.
  • Gestire le distribuzioni di dati non IID in Federated Learning.
  • Scala Federated Learning i sistemi per implementazioni su larga scala.
  • Affrontare le considerazioni relative alla privacy, alla sicurezza e all'etica in scenari avanzati Federated Learning.
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare Federated Learning per garantire la privacy dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i principi e i benefici di Federated Learning.
  • Implementa modelli di apprendimento automatico che preservano la privacy utilizzando tecniche Federated Learning.
  • Affronta le sfide della privacy dei dati nell'addestramento decentralizzato dell'intelligenza artificiale.
  • Applica Federated Learning in scenari reali in vari settori.
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Introduction to Federated Learning

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano apprendere i fondamenti di Federated Learning e le sue applicazioni pratiche. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i principi di Federated Learning.
  • Implementare algoritmi di base Federated Learning.
  • Risolvi i problemi di privacy dei dati utilizzando Federated Learning.
  • Integra Federated Learning nei flussi di lavoro AI esistenti.
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Corsi in Arrivo

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-05-07 09:30
14 ore
Roma
2100 EUR (Online)
2500 EUR (Classe)

Introduction to Federated Learning

2025-05-21 09:30
14 ore
Roma
2100 EUR (Online)
2500 EUR (Classe)

Introduction to Federated Learning

2025-06-04 09:30
14 ore
Roma
2100 EUR (Online)
2500 EUR (Classe)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-18 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-07-02 09:30
14 ore
Roma
2100 EUR (Online)
2500 EUR (Classe)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-07-16 09:30
21 ore
Roma
3150 EUR (Online)
3750 EUR (Classe)

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