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 Federated Learning
- Co je federované učení a jak se liší od centralizovaného učení?
- Výhody federovaného učení pro bezpečnou spolupráci AI
- Případy použití a aplikace v citlivých datových sektorech
Základní součásti Federated Learning
- Federovaná data, klienti a agregace modelů
- Communication protokoly a aktualizace
- Zvládání heterogenity ve federovaných prostředích
Ochrana osobních údajů a bezpečnost v Federated Learning
- Minimalizace dat a zásady ochrany osobních údajů
- Techniky pro zabezpečení aktualizací modelu (např. rozdílné soukromí)
- Federované učení v souladu s předpisy o ochraně dat
Implementace Federated Learning
- Nastavení federovaného výukového prostředí
- Distribuovaný model školení s federovanými frameworky
- Úvahy o výkonu a přesnosti
Federated Learning ve zdravotnictví
- Bezpečné sdílení dat a ochrana soukromí ve zdravotnictví
- Kolaborativní AI pro lékařský výzkum a diagnostiku
- Případové studie: federované učení v lékařském zobrazování a diagnostice
Federated Learning v Finance
- Použití federovaného učení pro bezpečné finanční modelování
- Detekce podvodů a analýza rizik s federovanými přístupy
- Případové studie bezpečné datové spolupráce v rámci finančních institucí
Výzvy a budoucnost Federated Learning
- Technické a provozní výzvy ve federovaném učení
- Budoucí trendy a pokroky ve federované umělé inteligenci
- Zkoumání příležitostí pro federované učení napříč odvětvími
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní porozumění konceptům strojového učení
- Znalost zásad ochrany osobních údajů a zabezpečení
Publikum
- Datoví vědci a výzkumníci AI se zaměřili na strojové učení chránící soukromí
- Zdravotníci a finanční profesionálové nakládající s citlivými údaji
- IT a compliance manažeři se zájmem o bezpečné metody spolupráce AI
14 hodiny