Federované učení pro ochranu soukromí v umělém rozumu Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat špičkové Federated Learning techniky a aplikovat je na rozsáhlé projekty umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizujte Federated Learning algoritmy pro lepší výkon.
• Zpracovávejte distribuce dat bez IID v Federated Learning.
• Scale Federated Learning systémy pro rozsáhlá nasazení.
• Zaměřte se na soukromí, zabezpečení a etické aspekty v pokročilých Federated Learning scénářích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří se chtějí naučit základy Federated Learning a jeho praktické aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy Federated Learning.
• Implementujte základní Federated Learning algoritmy.
• Řešení problémů s ochranou osobních údajů pomocí Federated Learning.
• Integrujte Federated Learning do stávajících pracovních postupů AI.

Tento instruktážní, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé AI výzkumníky, datové vědce a odborníky na bezpečnost, kteří chtějí implementovat techniky federativního učení pro školení AI modelů na více hraničních zařízeních s úctou k ochraně osobních dat.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a výhodám federativního učení ve výpočtech na okraji.
• Implementovat modely federativního učení pomocí TensorFlow Federated a PyTorch.
• Optimalizovat školení AI na distribuovaných hraničních zařízeních.
• Řešit výzvy ohledně ochrany dat a bezpečnosti ve federativním učení.
• Nasadit a monitorovat systémy federativního učení v reálných aplikacích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí použít techniky Federated Learning ke zvýšení ochrany osobních údajů a společné umělé inteligence ve finančním průmyslu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a výhody Federated Learning ve financích.
• Implementujte modely Federated Learning pro finanční aplikace chránící soukromí.
• Analyzujte finanční data ve spolupráci bez ohrožení soukromí.
• Použijte Federated Learning na reálné finanční scénáře, jako je odhalování podvodů a řízení rizik.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé odborníky, kteří chtějí aplikovat Federated Learning na scénáře zdravotní péče, zajistit soukromí dat a efektivní spolupráci mezi institucemi.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit roli Federated Learning ve zdravotnictví.
• Implementujte modely Federated Learning a zároveň zajistěte soukromí dat pacientů.
• Spolupracujte na školení modelu umělé inteligence napříč různými zdravotnickými institucemi.
• Použít Federated Learning na případové studie zdravotní péče v reálném světě.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí použít Federated Learning k optimalizaci řešení IoT a edge computingu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy a výhody Federated Learning v IoT a edge computingu.
• Implementujte modely Federated Learning na zařízení IoT pro decentralizované zpracování AI.
• Snižte latenci a zlepšujte rozhodování v reálném čase v okrajových počítačových prostředích.
• Řešení problémů souvisejících s ochranou osobních údajů a síťovými omezeními v systémech IoT.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky na umělou inteligenci a analýzu dat, kteří chtějí pochopit a implementovat techniky federativního učení pro ochranu soukromí při strojovém učení a spolupráci v oblasti umělé inteligence na distribuovaných datech.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové pojmy a výhody federativního učení.
• Implementovat distribuovaná strategie pro školení modelů umělé inteligence.
• Použít techniky federativního učení k zajištění bezpečnosti v datově citlivých spoluprávcích.
• Projít případové studie a praktická příklady federativního učení ve zdravotnictví a financích.