Eğitim İçeriği

Federated Learning'e Giriş

  • Federatif öğrenme nedir ve merkezi öğrenmeden nasıl farklıdır?
  • Güvenli yapay zeka iş birliği için federatif öğrenmenin avantajları
  • Hassas veri sektörlerinde kullanım alanları ve uygulamaları

Federated Learning'in Temel Bileşenleri

  • Federatif veri, istemciler ve model birleştirme
  • Communication protokolleri ve güncellemeler
  • Federatif ortamlarda heterojenlikle başa çıkma

Federated Learning'te Veri Gizliliği ve Güvenliği

  • Veri minimizasyonu ve gizlilik ilkeleri
  • Model güncellemelerini güvence altına alma teknikleri (örneğin, diferansiyel gizlilik)
  • Veri koruma düzenlemelerine uygun federatif öğrenme

Federated Learning'i Uygulama

  • Federatif bir öğrenme ortamı kurma
  • Federatif çerçevelerle dağıtık model eğitimi
  • Performans ve doğruluk değerlendirmeleri

Federated Learning Sağlık Sektöründe

  • Sağlık sektöründe güvenli veri paylaşımı ve gizlilik endişeleri
  • Tıbbi araştırma ve teşhis için iş birliği yapay zekası
  • Vaka çalışmaları: tıbbi görüntüleme ve teşhisteki federatif öğrenme

Federated Learning Finance'de

  • Güvenli finansal modelleme için federatif öğrenmeyi kullanma
  • Federatif yaklaşımlarla dolandırıcılık tespiti ve risk analizi
  • Finans kurumları içinde güvenli veri iş birliği vaka çalışmaları

Federatif Öğrenmenin Zorlukları ve Geleceği

  • Federatif öğrenmedeki teknik ve operasyonel zorluklar
  • Federatif yapay zekadaki gelecekteki trendler ve gelişmeler
  • Federatif öğrenme için çeşitli sektörlerdeki fırsatları keşfetme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi kavramlarına ilişkin temel anlayış
  • Veri gizliliği ve güvenliği temellerine aşinalık

Hedef Kitle

  • Gizlilik koruyucu makine öğrenimi üzerine odaklanan veri bilimcileri ve yapay zeka araştırmacıları
  • Hassas verilerle ilgilenen sağlık ve finans profesyonelleri
  • Güvenli yapay zeka işbirliği yöntemleriyle ilgilenen BT ve uyumluluk yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler