Návrh Školení

Úvod do Federovaného Učení

  • Co je federováno učení a jak se liší od centralizovaného učení?
  • Výhody federovaného učení pro bezpečnou spolupráci AI
  • Případové studie a aplikace v sektorech s citlivými daty

Klíčové Prvky Federovaného Učení

  • Federovaná data, klienti a agregace modelů
  • Komunikační protokoly a aktualizace
  • Řešení heterogenity v federovaných prostředích

Ochrana Dat a Bezpečnost v Federovaném Učení

  • Minimalizace dat a principy ochrany soukromí
  • Techniky pro zabezpečení aktualizací modelů (např. diferenciální soukromí)
  • Federováno učení v souladu s předpisy ochrany dat

Implementace Federovaného Učení

  • Nastavení prostředí pro federováno učení
  • Distribuované školení modelů pomocí federálních rámci
  • Zvažování výkonu a přesnosti

Federováno Učení v Zdravotnictví

  • Bezpečné sdílení dat a obavy o soukromí v zdravotnictví
  • Spolupráce AI pro lékařskou výzkum a diagnózu
  • Případové studie: federované učení v medicínském zpracování obrazů a diagnostice

Federováno Učení ve Finance

  • Použití federovaného učení pro bezpečné finanční modelování
  • Detekce podvodu a analýza rizik s federálními přístupy
  • Případové studie bezpečné spolupráce se daty v finančních institucích

Výzvy a Budoucnost Federovaného Učení

  • Technické a operační výzvy federovaného učení
  • Budoucí trendy a pokroky ve federální AI
  • Průzkum možností federovaného učení napříč odvětvími

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní pochopení konceptů strojového učení
  • znalost základů ochrany dat a bezpečnosti

Cílová skupina

  • Datoví vědci a AI badatelé zaměření na strojové učení s ochrannými mechanismy pro soukromí
  • Odborníci z oblasti zdravotnictví a financí, kteří pracují s citlivými daty
  • Manažeri IT a souladu zajímající se o bezpečné metody kolaborativního AI
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie