Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Federated Learning
- Overzicht van Federated Learning concepten
- Gedecentraliseerde modeltraining versus traditionele gecentraliseerde benaderingen
- Voordelen van Federated Learning op het gebied van privacy en gegevensbeveiliging
Basis Federated Learning Algoritmen
- Inleiding tot Federated Averaging
- Implementatie van een eenvoudig Federated Learning model
- Vergelijking van Federated Learning met traditionele machine learning
Privacy en beveiliging van gegevens in Federated Learning
- Inzicht in zorgen over gegevensprivacy bij AI
- Technieken voor het verbeteren van de privacy in Federated Learning
- Veilige aggregatie- en gegevensversleutelingsmethoden
Praktische uitvoering van Federated Learning
- Een Federated Learning omgeving instellen
- Het bouwen en trainen van een Federated Learning model
- Implementeren Federated Learning in real-world scenario's
Uitdagingen en beperkingen van Federated Learning
- Omgaan met niet-IID-gegevens in Federated Learning
- Communication en synchronisatieproblemen
- Schalen Federated Learning voor grote netwerken
Casestudy's en toekomstige trends
- Casestudy's van succesvolle Federated Learning implementaties
- Verkenning van de toekomst van Federated Learning
- Opkomende trends op het gebied van privacybeschermende AI
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van machine learning-concepten
- Ervaring met Python programmeren
- Bekendheid met de beginselen van gegevensbescherming
Audiëntie
- Datawetenschappers
- Liefhebbers van machine learning
- AI-beginners
14 Uren
