Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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