Advanced Federated Learning Techniques

• 具有機器學習和深度學習技術的經驗
• 瞭解基本 Federated Learning 概念
• 熟練掌握 Python 程式設計

觀眾

• 經驗豐富的 AI 研究人員
• 機器學習工程師
• 數據科學家

隨著 Federated Learning 的成熟，需要先進的技術來應對複雜的挑戰，例如優化演算法、處理非 IID（非相同分佈）數據以及為大規模應用程式擴展聯合系統。本課程深入探討了這些高級方法，使參與者具備在多樣化和複雜的環境中實施和優化 Federated Learning 的技能。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端 Federated Learning 技術並將其應用於大規模 AI 專案的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 優化 Federated Learning 演算法以提高性能。
• 處理 Federated Learning 中的非 IID 數據分佈。
• 擴展 Federated Learning 個系統以進行大規模部署。
• 解決高級 Federated Learning 場景中的隱私、安全和道德注意事項。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

核心 Federated Learning 概念回顧

• 基本 Federated Learning 方法回顧
• Federated Learning 中的挑戰：通信、計算和隱私
• 高級 Federated Learning 技術簡介

Federated Learning 的優化演算法

• Federated Learning 中的優化挑戰概述
• 高級優化演算法：聯合平均 （FedAvg）、聯合 SGD 等
• 為大規模聯合系統實現和優化優化演算法

處理 Federated Learning 中的非 IID 數據

• 瞭解非 IID 資料及其對 Federated Learning 的影響
• 處理非 IID 數據分佈的策略
• 案例研究和實際應用

縮放 Federated Learning 個系統

• 擴展 Federated Learning 系統的挑戰
• 縱向擴展技術：架構設計、通信協定等
• 部署大規模 Federated Learning 應用程式

高級隱私和安全注意事項

• 高級隱私保護技術 Federated Learning
• 安全聚合和差分隱私
• 大規模的倫理考慮 Federated Learning

案例研究和實際應用

• 案例研究：醫療保健領域的大規模 Federated Learning
• 使用高級 Federated Learning 場景進行動手實踐
• 實際項目實施

未來趨勢 Federated Learning

• Federated Learning 中的新興研究方向
• 技術進步及其影響 Federated Learning
• 探索未來的機遇和挑戰

總結和後續步驟