Federated Learning for Secure AI Collaboration

• 对机器学习概念的基本理解
• 熟悉数据隐私和安全基础知识

观众

• 专注于隐私保护机器学习的数据科学家和 AI 研究人员
• 处理敏感数据的医疗保健和财务专业人员
• 对安全的 AI 协作方法感兴趣的 IT 和合规经理

Federated Learning （FL） 是一种跨多个去中心化设备或伺服器训练机器学习模型的方法，其中包含本地数据样本，而无需交换它们。这种在保护数据隐私的同时训练模型的分散式方法在具有敏感数据的行业（如医疗保健和金融）尤其有价值。通过实现安全的 AI 协作，联合学习有助于实现稳健的模型开发，同时保护个人隐私并满足监管合规标准。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望了解和实施联合学习技术以实现跨分散式数据源保护隐私的机器学习和协作 AI 解决方案的中级 AI 和数据专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解联合学习的核心概念和优势。
• 为 AI 模型实施分散式训练策略。
• 应用联合学习技术来保护数据敏感型协作。
• 探索医疗保健和金融领域联邦学习的案例研究和实际范例。

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。

介绍 Federated Learning

• 什么是联合学习，它与集中式学习有何不同？
• 联邦学习在安全 AI 协作中的优势
• 敏感数据领域的使用案例和应用

Federated Learning 的核心元件

• 联合数据、用户端和模型聚合
• Communication 协定和更新
• 在联合环境中处理异构性

资料隐私和安全 Federated Learning

• 数据最小化和隐私原则
• 保护模型更新的技术（例如，差分隐私）
• 符合数据保护法规的联合学习

实施 Federated Learning

• 设置联合学习环境
• 使用联合框架进行分散式模型训练
• 性能和准确性注意事项

Federated Learning 医疗保健

• 医疗保健领域的安全数据共享和隐私问题
• 用于医学研究和诊断的协作式 AI
• 案例研究：医学成像和诊断中的联邦学习

Federated Learning 在 Finance 中

• 使用联合学习进行安全的财务建模
• 使用联合方法进行欺诈检测和风险分析
• 金融机构内部安全数据协作的案例研究

挑战与未来 Federated Learning

• 联邦学习中的技术和运营挑战
• 联合 AI 的未来趋势和进步
• 探索跨行业联合学习的机会

总结和后续步骤