Advanced Federated Learning Techniques

• Doświadczenie z technikami uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
• Zrozumienie podstawowych Federated Learning pojęć
• Biegłość w programowaniu Python

Publiczność

• Doświadczeni badacze sztucznej inteligencji
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Naukowcy zajmujący się danymi

W miarę jak Federated Learning dojrzewa, zaawansowane techniki są niezbędne do sprostania złożonym wyzwaniom, takim jak optymalizacja algorytmów, obsługa danych nie-IID (nieidentycznie rozproszonych) i skalowanie systemów federacyjnych dla aplikacji na dużą skalę. Ten kurs zagłębia się w te zaawansowane metodologie, wyposażając uczestników w umiejętności wdrażania i optymalizacji Federated Learning w różnorodnych i złożonych środowiskach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki Federated Learning i zastosować je w projektach AI na dużą skalę.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Optymalizować algorytmy Federated Learning w celu poprawy wydajności.
• Obsługiwać dystrybucje danych innych niż IID w Federated Learning.
• Skalować systemy Federated Learning do wdrożeń na dużą skalę.
• Adresować prywatność, bezpieczeństwo i kwestie etyczne w zaawansowanych scenariuszach Federated Learning.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Przegląd podstawowych Federated Learning koncepcji

• Podsumowanie podstawowych metodologii Federated Learning
• Wyzwania w Federated Learning: komunikacja, obliczenia i prywatność
• Wprowadzenie do zaawansowanych technik Federated Learning

Algorytmy optymalizacji dla Federated Learning

• Przegląd wyzwań związanych z optymalizacją w Federated Learning
• Zaawansowane algorytmy optymalizacji: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD i inne
• Wdrażanie i dostrajanie algorytmów optymalizacji dla dużych systemów federacyjnych

Obsługa danych innych niż ID w Federated Learning

• Zrozumienie danych non-IID i ich wpływu na Federated Learning
• Strategie obsługi dystrybucji danych innych niż IID
• Studia przypadków i rzeczywiste zastosowania

Skalowanie systemów Federated Learning

• Wyzwania związane ze skalowaniem systemów Federated Learning
• Techniki skalowania: projektowanie architektury, protokoły komunikacyjne i nie tylko
• Wdrażanie aplikacji Federated Learning na dużą skalę

Zaawansowane kwestie prywatności i bezpieczeństwa

• Techniki ochrony prywatności w zaawansowanych Federated Learning
• Bezpieczna agregacja i prywatność różnicowa
• Kwestie etyczne w aplikacjach na dużą skalę Federated Learning

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

• Studium przypadku: Duża skala Federated Learning w opiece zdrowotnej
• Praktyczna praktyka z zaawansowanymi Federated Learning scenariuszami
• Wdrażanie projektów w świecie rzeczywistym

Przyszłe trendy w Federated Learning

• Nowe kierunki badań w Federated Learning
• Postęp technologiczny i jego wpływ na Federated Learning
• Odkrywanie przyszłych możliwości i wyzwań

Podsumowanie i kolejne kroki