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Programa del Curso
Revisión de los conceptos básicos Federated Learning
- Resumen de las metodologías básicas Federated Learning
- Desafíos en Federated Learning: comunicación, computación y privacidad
- Introducción a las técnicas avanzadas Federated Learning
Algoritmos de optimización para Federated Learning
- Descripción general de los desafíos de optimización en Federated Learning
- Algoritmos de optimización avanzados: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD y más
- Implementación y ajuste de algoritmos de optimización para sistemas federados a gran escala
Manejo de datos que no son IID en Federated Learning
- Comprensión de los datos que no son del IID y su impacto en Federated Learning
- Estrategias para manejar distribuciones de datos no IID
- Casos prácticos y aplicaciones en el mundo real
Escalado Federated Learning Sistemas
- Desafíos en el escalado de sistemas Federated Learning
- Técnicas para el escalado: diseño de arquitectura, protocolos de comunicación, etc.
- Implementación de aplicaciones a gran escala Federated Learning
Consideraciones avanzadas de privacidad y seguridad
- Técnicas avanzadas de preservación de la privacidad Federated Learning
- Agregación segura y privacidad diferencial
- Consideraciones éticas a gran escala Federated Learning
Estudios de casos y aplicaciones prácticas
- Estudio de caso: A gran escala Federated Learning en el sector sanitario
- Práctica con escenarios avanzados Federated Learning
- Implementación de proyectos en el mundo real
Tendencias futuras en Federated Learning
- Nuevas direcciones de investigación en Federated Learning
- Los avances tecnológicos y su impacto en Federated Learning
- Explorando oportunidades y desafíos futuros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con técnicas de machine learning y deep learning
- Comprensión de conceptos básicos Federated Learning
- Competencia en Python programación
Audiencia
- Investigadores de IA con experiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
21 Horas