Đề cương khóa học

Giới thiệu về Federated Learning

  • Học máy liên kết là gì và nó khác với học máy tập trung như thế nào?
  • Ưu điểm của học máy liên kết cho việc cộng tác AI an toàn
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm

Các thành phần cốt lõi của Federated Learning

  • Dữ liệu liên kết, máy khách và tổng hợp mô hình
  • Communication giao thức và cập nhật
  • Xử lý tính không đồng nhất trong môi trường liên kết

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong Federated Learning

  • Nguyên tắc giảm thiểu dữ liệu và quyền riêng tư
  • Kỹ thuật để bảo mật cập nhật mô hình (ví dụ: quyền riêng tư vi phân)
  • Học máy liên kết tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu

Triển khai Federated Learning

  • Thiết lập môi trường học máy liên kết
  • Huấn luyện mô hình phân tán với các khung liên kết
  • Cân nhắc về hiệu suất và độ chính xác

Federated Learning trong Y tế

  • Chia sẻ dữ liệu an toàn và các vấn đề về quyền riêng tư trong y tế
  • AI cộng tác cho nghiên cứu y tế và chẩn đoán
  • Các nghiên cứu điển hình: học máy liên kết trong chẩn đoán và hình ảnh y tế

Federated Learning trong Finance

  • Sử dụng học máy liên kết để mô hình hóa tài chính an toàn
  • Phát hiện gian lận và phân tích rủi ro với các phương pháp tiếp cận liên kết
  • Các nghiên cứu điển hình về cộng tác dữ liệu an toàn trong các tổ chức tài chính

Thách thức và Tương lai của Federated Learning

  • Thách thức kỹ thuật và vận hành trong học máy liên kết
  • Xu hướng và tiến bộ trong tương lai của AI liên kết
  • Khám phá các cơ hội cho học máy liên kết trên các ngành công nghiệp

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy
  • Nắm vững các nguyên tắc cơ bản về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Đối tượng

  • Các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu AI tập trung vào học máy bảo toàn quyền riêng tư
  • Các chuyên gia y tế và tài chính xử lý dữ liệu nhạy cảm
  • Các nhà quản lý CNTT và tuân thủ quan tâm đến các phương pháp cộng tác AI an toàn
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories