Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
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