Federated Learning for Healthcare Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill bemästra banbrytande Federated Learning tekniker och tillämpa dem på storskaliga AI-projekt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Optimera Federated Learning algoritmer för förbättrad prestanda.
• Hantera icke-IID-datadistributioner i Federated Learning.
• Skala Federated Learning system för storskaliga distributioner.
• Hantera sekretess, säkerhet och etiska överväganden i avancerade Federated Learning scenarier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på nybörjarnivå som vill lära sig grunderna i Federated Learning och dess praktiska tillämpningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Federated Learning.
• Implementera grundläggande Federated Learning algoritmer.
• Hantera problem med datasekretess med hjälp av Federated Learning.
• Integrera Federated Learning i befintliga AI-arbetsflöden.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) är inriktad på avancerade AI-forskare, datavetare och säkerhetsspecialister som vill implementera tekniker för federerad inlärning för att träna AI-modeller på flera edge-enheter samtidigt som de bevarar datasekretessen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med federerad inlärning i Edge AI.
• Implementera modeller för federerad inlärning med hjälp av TensorFlow Federated och PyTorch.
• Optimera AI-utbildning över distribuerade edge-enheter.
• Ta itu med utmaningar när det gäller dataskydd och säkerhet inom federerad inlärning.
• Distribuera och övervaka system för federerad inlärning i verkliga tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning tekniker för att förbättra datasekretess och samarbets-AI inom finansbranschen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning inom ekonomi.
• Implementera Federated Learning modeller för integritetsbevarande finansiella applikationer.
• Analysera finansiella data i samarbete utan att kompromissa med integriteten.
• Tillämpa Federated Learning på verkliga finansiella scenarier, till exempel identifiering av bedrägerier och riskhantering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förstå och tillämpa Federated Learning för att säkerställa datasekretess i AI-utveckling.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning.
• Implementera integritetsbevarande maskininlärningsmodeller med hjälp av Federated Learning tekniker.
• Ta itu med utmaningarna med datasekretess i decentraliserad AI-utbildning.
• Tillämpa Federated Learning i verkliga scenarier i olika branscher.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI- och dataproffs på mellannivå som vill förstå och implementera federerade inlärningstekniker för integritetsbevarande maskininlärning och samarbetsbaserade AI-lösningar över distribuerade datakällor.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med federerad inlärning.
• Implementera distribuerade träningsstrategier för AI-modeller.
• Använd federerade inlärningstekniker för att skydda datakänsliga samarbeten.
• Utforska fallstudier och praktiska exempel på federerat lärande inom hälso- och sjukvård och ekonomi.