Bevezetés a Federated Learningbe Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a legújabb Federated Learning technikákat, és nagy léptékű AI projektekben alkalmazni azokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a Federated Learning algoritmusokat a jobb teljesítmény érdekében.
• Kezelni a nem azonos eloszlású (non-IID) adatokat a Federated Learningben.
• Skálázni a Federated Learning rendszereket nagy léptékű telepítésekhez.
• Foglalkozni az adatvédelemmel, biztonsággal és etikai kérdésekkel a haladó Federated Learning forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatók, adattudósok és biztonsági szakemberek számára készült, akik szeretnék megvalósítani a federated learning technikákat AI modellek képzésére több edge eszközön keresztül, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a federated learning alapelveit és előnyeit az Edge AI-ban.
• Federated learning modelleket implementálni a TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálni az AI-képzést elosztott edge eszközökön.
• Kezelni az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat a federated learningben.
• Üzembe helyezni és monitorozni federated learning rendszereket valós alkalmazásokban.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit a pénzügyi szektorban.
• Implementálni Federated Learning modelleket az adatvédelmet biztosító pénzügyi alkalmazásokhoz.
• Együttműködve elemezni pénzügyi adatokat az adatvédelem sérülése nélkül.
• Alkalmazni a Federated Learninget valós pénzügyi forgatókönyvekben, például csalásfelismerésben és kockázatkezelésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik a Federated Learning alkalmazását szeretnék megismerni egészségügyi forgatókönyvekben, biztosítva az adatvédelmet és az intézmények közötti hatékony együttműködést.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning szerepét az egészségügyben.
• Federated Learning modelleket implementálni, miközben megőrzik a betegadatok védelmét.
• Együttműködni AI-modellek képzésében több egészségügyi intézmény között.
• Federated Learning alkalmazása valós egészségügyi esettanulmányokon.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a Federated Learninget a mesterséges intelligencia fejlesztésében az adatvédelem biztosítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit.
• Adatvédelemmel összeegyeztethető gépi tanulási modelleket implementálni Federated Learning technikák segítségével.
• Megbirkózni az adatvédelem kihívásaival a decentralizált mesterséges intelligencia képzés során.
• A Federated Learning alkalmazása valós helyzetekben különböző iparágakban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI és adatszakemberek számára készült, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a federated learning technikákat az adatvédelmet előtérbe helyező gépi tanulás és az elosztott adatforrásokon alapuló együttműködő AI megoldások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a federated learning alapvető fogalmait és előnyeit.
• AI modellek elosztott tanítási stratégiáinak implementálása.
• Federated learning technikák alkalmazása biztonságos, adatérzékeny együttműködésekhez.
• Esettanulmányok és gyakorlati példák felfedezése a federated learning alkalmazásairól az egészségügyben és a pénzügyekben.