Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Federated Learning'ya Giriş
- Federated Learning'nın Genel Bakışı
- Temel kavramlar ve faydaları
- Federated Learning ve geleneksel makine öğrenimi karşılaştırması
Yapay Zekada Veri Gizliliği ve Güvenliği
- Yapay Zekada veri gizliliği endişelerinin anlaşılması
- Yasal düzenlemeler ve uyumluluk (örneğin, GDPR)
- Gizliliği koruma tekniklerine giriş
Federated Learning Teknikleri
- Python ve PyTorch ile Federated Learning'yı Uygulama
- Federated Learning çerçevelerini kullanarak gizliliği koruyan modeller oluşturma
- Federated Learning'daki zorluklar: iletişim, hesaplama ve güvenlik
Federated Learning'nın Gerçek Dünya Uygulamaları
- Federated Learning sağlık sektöründe
- Federated Learning finans ve bankacılıkta
- Federated Learning mobil ve IoT cihazlarında
Federated Learning'da İleri Konular
- Federated Learning'da Diferansiyel Gizliliği Keşfetme
- Güvenli Toplama ve Şifreleme teknikleri
- Gelecek yönelimleri ve ortaya çıkan trendler
Vaka Çalışmaları ve Pratik Uygulamalar
- Vaka çalışması: Federated Learning'yı bir sağlık ortamında uygulama
- Gerçek dünya veri kümeleriyle uygulamalı egzersizler
- Pratik uygulamalar ve proje çalışması
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi temellerinin anlaşılması
- Veri gizliliği ilkeleri hakkında temel bilgi
- Python programlama konusunda deneyim
Hedef Kitle
- Gizlilik mühendisleri
- Yapay zeka etiği uzmanları
- Veri gizliliği görevlileri
14 Saat
