Course Outline

Εισαγωγή στο Federated Learning

  • Επισκόπηση των εννοιών Federated Learning
  • Αποκεντρωμένο μοντέλο εκπαίδευσης έναντι παραδοσιακών συγκεντρωτικών προσεγγίσεων
  • Οφέλη του Federated Learning στο απόρρητο και την ασφάλεια των δεδομένων

Βασικοί Federated Learning Αλγόριθμοι

  • Εισαγωγή στον ομοσπονδιακό μέσο όρο
  • Υλοποίηση απλού Federated Learning μοντέλου
  • Σύγκριση του Federated Learning με την παραδοσιακή μηχανική μάθηση

Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων στο Federated Learning

  • Κατανόηση των ανησυχιών περί απορρήτου δεδομένων στο AI
  • Τεχνικές για τη βελτίωση του απορρήτου στο Federated Learning
  • Ασφαλείς μέθοδοι συγκέντρωσης και κρυπτογράφησης δεδομένων

Πρακτική εφαρμογή του Federated Learning

  • Ρύθμιση περιβάλλοντος Federated Learning
  • Κατασκευή και εκπαίδευση ενός Federated Learning μοντέλου
  • Ανάπτυξη του Federated Learning σε σενάρια πραγματικού κόσμου

Προκλήσεις και περιορισμοί του Federated Learning

  • Χειρισμός δεδομένων που δεν είναι IID στο Federated Learning
  • Communication και ζητήματα συγχρονισμού
  • Κλιμάκωση Federated Learning για μεγάλα δίκτυα

Μελέτες περίπτωσης και μελλοντικές τάσεις

  • Μελέτες περίπτωσης επιτυχημένων Federated Learning υλοποιήσεων
  • Εξερευνώντας το μέλλον του Federated Learning
  • Αναδυόμενες τάσεις στην τεχνητή νοημοσύνη για τη διατήρηση της ιδιωτικής ζωής

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με τις αρχές απορρήτου δεδομένων

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Λάτρεις της μηχανικής μάθησης
  • AI αρχάριοι
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories