Kurzusleírás

Az alapvető Federated Learning fogalmak áttekintése

  • Az alapvető Federated Learning módszertanok összefoglalása
  • Kihívások a Federated Learning-ban: kommunikáció, számítástechnika és adatvédelem
  • Bevezetés a fejlett Federated Learning technikákba

Optimalizálási algoritmusok a következőhöz: Federated Learning

  • A Federated Learning optimalizálási kihívásainak áttekintése
  • Speciális optimalizálási algoritmusok: egyesített átlagolás (FedAvg), egyesített SGD és még sok más
  • Optimalizációs algoritmusok megvalósítása és hangolása nagyszabású egyesített rendszerek számára

Nem IID adatok kezelése itt: Federated Learning

  • A nem IID adatok és hatásuk a Federated Learning-ra
  • Stratégiák a nem IID adatelosztások kezelésére
  • Esettanulmányok és valós alkalmazások

Méretezés Federated Learning Rendszerek

  • Kihívások a Federated Learning rendszerek méretezésében
  • A bővítési technikák: architektúra tervezés, kommunikációs protokollok és egyebek
  • Nagyméretű Federated Learning alkalmazások telepítése

Speciális adatvédelmi és biztonsági szempontok

  • Magánélet-megőrző technikák a haladó Federated Learning
  • Biztonságos összesítés és differenciált adatvédelem
  • Etikai megfontolások nagy léptékben Federated Learning

Esettanulmányok és gyakorlati alkalmazások

  • Esettanulmány: Nagyszabású Federated Learning az egészségügyben
  • Gyakorlati gyakorlat fejlett Federated Learning forgatókönyvekkel
  • Valós projekt megvalósítás

Jövőbeli trendek itt: Federated Learning

  • Feltörekvő kutatási irányok a Federated Learning-ban
  • A technológiai fejlesztések és azok hatása a Federated Learning
  • A jövő lehetőségeinek és kihívásainak feltárása

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Gépi tanulásban és mély tanulási technikákban szerzett tapasztalat
  • Az alapvető Federated Learning fogalmak megértése
  • Programozásban Python jártasság

Közönség

  • Tapasztalt AI-kutatók
  • Gépi tanulási mérnökök
  • Adattudósok
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.

Közelgő kurzusok

Advanced Federated Learning Techniques

2025-05-06 09:30
21 Órák
Pécs, Belváros
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-05-20 09:30
21 Órák
Debrecen
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-03 09:30
21 Órák
Budapest, V. kerület
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-06-17 09:30
21 Órák
Miskolc, Tapolcafürdő
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-07-01 09:30
21 Órák
Szeged, Felső Tisza-Part
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-07-15 09:30
21 Órák
Kecskemét
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Advanced Federated Learning Techniques

2025-07-29 09:30
21 Órák
Pécs, Belváros
810 EUR (Online.)
1410 EUR (Tanterem)

Rokon tanfolyam

Introduction to Federated Learning

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni a Federated Learning alapjait és gyakorlati alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit.
  • Valósítson meg alapvető Federated Learning algoritmusokat.
  • Adja meg az adatvédelmi aggályokat a Federated Learning használatával.
  • Integrálja a Federated Learning-t a meglévő AI-munkafolyamatokba.
Olvass tovább...

Federated Learning and Edge AI

 21 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatókat, adattudósokat és biztonsági szakembereket céloz meg, akik egyesített tanulási technikákat szeretnének megvalósítani a mesterséges intelligencia modellek oktatásához több szélső eszközön, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg az egyesített tanulás alapelveit és előnyeit a Edge AI-ben.
  • Valósítson meg egyesített tanulási modelleket TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
  • Optimalizálja a mesterséges intelligencia képzését az elosztott éleszközök között.
  • Kezelje az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat az egyesített tanulásban.
  • Telepítsen és figyeljen egyesített tanulási rendszereket valós alkalmazásokban.
Olvass tovább...

Federated Learning for Finance

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik Federated Learning technikákat szeretnének alkalmazni az adatvédelem és az együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia javítására a pénzügyi szektorban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit a pénzügyekben.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket a magánélet védelmét szolgáló pénzügyi alkalmazásokhoz.
  • Elemezze együtt a pénzügyi adatokat a magánélet veszélyeztetése nélkül.
  • Alkalmazza a Federated Learning-t valós pénzügyi forgatókönyvekre, például csalásfelderítésre és kockázatkezelésre.
Olvass tovább...

Federated Learning for Healthcare

 21 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnének alkalmazni Federated Learning egészségügyi forgatókönyvekre, biztosítva az adatvédelmet és az intézmények közötti hatékony együttműködést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning szerepét az egészségügyben.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket, miközben biztosítja a betegek adatainak védelmét.
  • Együttműködjön a mesterséges intelligencia modell képzésében több egészségügyi intézményben.
  • Alkalmazza a Federated Learning értéket a valós egészségügyi esettanulmányokra.
Olvass tovább...

Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik alkalmazni kívánják a Federated Learning-t az IoT és az élvonalbeli számítástechnikai megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT-ben és az éles számítástechnikában.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket IoT-eszközökön a decentralizált AI-feldolgozáshoz.
  • Csökkentse a késleltetést és javítsa a valós idejű döntéshozatalt szélsőséges számítástechnikai környezetekben.
  • Az IoT-rendszerekben az adatvédelemmel és a hálózati korlátokkal kapcsolatos kihívások kezelése.
Olvass tovább...

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a Federated Learning-t, hogy biztosítsák az adatvédelmet a mesterséges intelligencia fejlesztése során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit.
  • A magánélet védelmét megőrző gépi tanulási modellek megvalósítása Federated Learning technikákkal.
  • A decentralizált mesterségesintelligencia-képzésben kezelheti az adatvédelem kihívásait.
  • Alkalmazza a Federated Learning-t valós forgatókönyvekben különböző iparágakban.
Olvass tovább...

Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterséges intelligencia- és adatszakértőknek szól, akik szeretnének megérteni és megvalósítani az egyesített tanulási technikákat a magánélet védelmét megőrző gépi tanuláshoz és az elosztott adatforrásokon keresztüli együttműködésen alapuló AI-megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg az egyesített tanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
  • Elosztott képzési stratégiák megvalósítása mesterséges intelligencia modellekhez.
  • Alkalmazzon egyesített tanulási technikákat az adatérzékeny együttműködések biztosítására.
  • Fedezzen fel esettanulmányokat és gyakorlati példákat az egészségügyben és a pénzügyekben összevont tanulásra.
Olvass tovább...

Rokon kategóriák

Federated Learning
Federated Learning