Advanced Federated Learning Techniques

• 具有机器学习和深度学习技术的经验
• 了解基本 Federated Learning 概念
• 熟练掌握 Python 程式设计

观众

• 经验丰富的 AI 研究人员
• 机器学习工程师
• 数据科学家

随著 Federated Learning 的成熟，需要先进的技术来应对复杂的挑战，例如优化演算法、处理非 IID（非相同分布）数据以及为大规模应用程式扩展联合系统。本课程深入探讨了这些高级方法，使参与者具备在多样化和复杂的环境中实施和优化 Federated Learning 的技能。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望掌握尖端 Federated Learning 技术并将其应用于大规模 AI 专案的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 优化 Federated Learning 演算法以提高性能。
• 处理 Federated Learning 中的非 IID 数据分布。
• 扩展 Federated Learning 个系统以进行大规模部署。
• 解决高级 Federated Learning 场景中的隐私、安全和道德注意事项。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

核心 Federated Learning 概念回顾

• 基本 Federated Learning 方法回顾
• Federated Learning 中的挑战：通信、计算和隐私
• 高级 Federated Learning 技术简介

Federated Learning 的优化演算法

• Federated Learning 中的优化挑战概述
• 高级优化演算法：联合平均 （FedAvg）、联合 SGD 等
• 为大规模联合系统实现和优化优化演算法

处理 Federated Learning 中的非 IID 数据

• 了解非 IID 资料及其对 Federated Learning 的影响
• 处理非 IID 数据分布的策略
• 案例研究和实际应用

缩放 Federated Learning 个系统

• 扩展 Federated Learning 系统的挑战
• 纵向扩展技术：架构设计、通信协定等
• 部署大规模 Federated Learning 应用程式

高级隐私和安全注意事项

• 高级隐私保护技术 Federated Learning
• 安全聚合和差分隐私
• 大规模的伦理考虑 Federated Learning

案例研究和实际应用

• 案例研究：医疗保健领域的大规模 Federated Learning
• 使用高级 Federated Learning 场景进行动手实践
• 实际项目实施

未来趋势 Federated Learning

• Federated Learning 中的新兴研究方向
• 技术进步及其影响 Federated Learning
• 探索未来的机遇和挑战

总结和后续步骤