Federated Learning for Privacy-Preserving AI Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb Federated Learning technikákat, és alkalmazni szeretnék azokat nagyszabású AI-projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálja a Federated Learning algoritmusokat a jobb teljesítmény érdekében.
• Kezelje a nem IID adatelosztásokat a Federated Learning-ban.
• Scale Federated Learning rendszerek nagy léptékű telepítésekhez.
• Vegye figyelembe az adatvédelmi, biztonsági és etikai szempontokat a fejlett Federated Learning forgatókönyvekben.

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.

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.

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.

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.

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.

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.