Federated Learning Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, levande utbildning på Uppsala (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, datavetenskapsmän och säkerhetsexperter som vill implementera federated learning-tekniker för att träna AI-modeller över flera edge-enheter samtidigt som datasekretsen bevaras.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med federated learning inom Edge AI.
• Implementera federated learning-modeller med hjälp av TensorFlow Federated och PyTorch.
• Optimerar AI-träning över distribuerade edge-enheter.
• Hantera utmaningar med datasekrets och säkerhet i federated learning.
• Distribuera och övervaka federated learning-system i praktiska tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats Uppsala (online eller på plats) riktar sig till AI- och dataprofessionella på mellannivå som vill förstå och implementera federated learning-tekniker för integritetssäker maskininlärning och samarbetslösningar för AI över fördelade datakällor.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande koncepten och fördelarna med federated learning.
• Implementera fördelade träningsstrategier för AI-modeller.
• Tillämpa federated learning-tekniker för säker samarbete med känslig data.
• Undersöka fallstudier och praktiska exempel på federated learning inom hälso- och sjukvård och finans.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning tekniker för att förbättra datasekretess och samarbets-AI inom finansbranschen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning inom ekonomi.
• Implementera Federated Learning modeller för integritetsbevarande finansiella applikationer.
• Analysera finansiella data i samarbete utan att kompromissa med integriteten.
• Tillämpa Federated Learning på verkliga finansiella scenarier, till exempel identifiering av bedrägerier och riskhantering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning på hälso- och sjukvårdsscenarier, vilket säkerställer datasekretess och effektivt samarbete mellan institutioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Federated Learning inom hälso- och sjukvården.
• Implementera Federated Learning-modeller samtidigt som du säkerställer sekretessen för patientdata.
• Samarbeta om träning av AI-modeller mellan flera vårdinstitutioner.
• Tillämpa Federated Learning på verkliga fallstudier inom hälso- och sjukvården.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill bemästra banbrytande Federated Learning tekniker och tillämpa dem på storskaliga AI-projekt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Optimera Federated Learning algoritmer för förbättrad prestanda.
• Hantera icke-IID-datadistributioner i Federated Learning.
• Skala Federated Learning system för storskaliga distributioner.
• Hantera sekretess, säkerhet och etiska överväganden i avancerade Federated Learning scenarier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förstå och tillämpa Federated Learning för att säkerställa datasekretess i AI-utveckling.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning.
• Implementera integritetsbevarande maskininlärningsmodeller med hjälp av Federated Learning tekniker.
• Ta itu med utmaningarna med datasekretess i decentraliserad AI-utbildning.
• Tillämpa Federated Learning i verkliga scenarier i olika branscher.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till proffs på nybörjarnivå som vill lära sig grunderna i Federated Learning och dess praktiska tillämpningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Federated Learning.
• Implementera grundläggande Federated Learning algoritmer.
• Hantera problem med datasekretess med hjälp av Federated Learning.
• Integrera Federated Learning i befintliga AI-arbetsflöden.