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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie