Federated Learning Đào tạo tại Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà nghiên cứu AI cấp cao, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia bảo mật muốn triển khai kỹ thuật học liên kết để đào tạo mô hình AI trên nhiều thiết bị cạnh đồng thời duy trì sự riêng tư của dữ liệu.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu nguyên tắc và lợi ích của học liên kết trong AI cạnh.
• Triển khai mô hình học liên kết sử dụng TensorFlow Federated và PyTorch.
• Tối ưu hóa quá trình đào tạo AI trên các thiết bị phân tán.
• Địa chỉ thách thức về sự riêng tư và an ninh dữ liệu trong học liên kết.
• Triển khai và giám sát hệ thống học liên kết trong các ứng dụng thực tế.

Khóa học trực tiếp dẫn dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng tới những chuyên gia AI và dữ liệu trung cấp muốn hiểu và triển khai các kỹ thuật học liên hợp để bảo vệ quyền riêng tư trong học máy và các giải pháp AI cộng tác trên các nguồn dữ liệu phân tán.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của học liên hợp.
• Triển khai các chiến lược đào tạo phân tán cho các mô hình AI.
• Áp dụng các kỹ thuật học liên hợp để bảo vệ các hợp tác có dữ liệu nhạy cảm.
• Khám phá các trường hợp và ví dụ thực tế về học liên hợp trong y tế và tài chính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật Federated Learning để nâng cao quyền riêng tư dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cộng tác trong ngành tài chính.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong lĩnh vực tài chính.
• Triển khai các mô hình Federated Learning cho các ứng dụng tài chính bảo vệ quyền riêng tư.
• Phân tích dữ liệu tài chính một cách cộng tác mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư.
• Áp dụng Federated Learning vào các tình huống tài chính thực tế, chẳng hạn như phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning vào các tình huống chăm sóc sức khỏe, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và cộng tác hiệu quả giữa các tổ chức.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của Federated Learning trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai các mô hình Federated Learning đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu của bệnh nhân.
• Cộng tác trong việc đào tạo mô hình AI giữa nhiều cơ sở y tế.
• Áp dụng Federated Learning vào các nghiên cứu điển hình thực tế trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ các kỹ thuật Federated Learning tiên tiến và áp dụng chúng vào các dự án AI quy mô lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa các thuật toán Federated Learning để cải thiện hiệu suất.
• Xử lý các phân phối dữ liệu không độc lập và phân phối đồng nhất (non-IID) trong Federated Learning.
• Mở rộng quy mô các hệ thống Federated Learning cho các triển khai quy mô lớn.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức trong các tình huống Federated Learning nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng Federated Learning để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình phát triển AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning.
• Triển khai các mô hình học máy bảo vệ quyền riêng tư bằng cách sử dụng các kỹ thuật Federated Learning.
• Giải quyết các thách thức về quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình đào tạo AI phân tán.
• Áp dụng Federated Learning trong các tình huống thực tế trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn học các nguyên tắc cơ bản của Federated Learning và các ứng dụng thực tế của nó.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Federated Learning.
• Triển khai các thuật toán Federated Learning cơ bản.
• Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu bằng cách sử dụng Federated Learning.
• Tích hợp Federated Learning vào các quy trình làm việc AI hiện có.