Federated Learning for Secure AI Collaboration 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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadási) keretein belül azoknak a haladó szintű AI-kutatóknak, adattudósoknak és biztonsági szakembereknek szól, akik federált tanulási technikákat szeretnének alkalmazni AI-modellek edzőzésére több élrendszeren, adatvédelmi szempontból is.

Ez a képzés során a résztvevők képes lesznek:

• Megértik a federált tanulás alapelveit és előnyeit az Edge AI-ban.
• Federált tanulási modelleket valósítanak meg TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
• Optimalizálják az AI-edzőtést eloszlított élrendszereken.
• Kezelik az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat a federált tanulásban.
• Telepítik és figyelik a federált tanulási rendszereket valós világbeli 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 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.