Federated Learning for Finance 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, datové vědce a bezpečnostní specialisty, kteří chtějí implementovat federované výukové techniky pro trénování modelů umělé inteligence na různých hraničních zařízeních při zachování soukromí dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy a výhody federovaného učení v Edge AI.
• Implementujte federované modely učení pomocí TensorFlow Federated a PyTorch.
• Optimalizujte školení AI napříč distribuovanými hranovými zařízeními.
• Řešení problémů v oblasti ochrany osobních údajů a zabezpečení ve federovaném učení.
• Nasaďte a monitorujte federované výukové systémy v aplikacích reálného světa.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí porozumět a použít Federated Learning k zajištění ochrany osobních údajů při vývoji AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy a výhody Federated Learning.
• Implementujte modely strojového učení chránící soukromí pomocí technik Federated Learning.
• Vyřešte problémy ochrany osobních údajů v decentralizovaném školení AI.
• Použijte Federated Learning ve scénářích reálného světa v různých odvětvích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé AI a datové profesionály, kteří chtějí porozumět a implementovat federované výukové techniky pro strojové učení zachovávající soukromí a řešení AI pro spolupráci napříč distribuovanými zdroji dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty a výhody federovaného učení.
• Implementujte distribuované tréninkové strategie pro modely umělé inteligence.
• Aplikujte techniky federovaného učení k zabezpečení spolupráce citlivé na data.
• Prozkoumejte případové studie a praktické příklady federovaného učení ve zdravotnictví a financích.