Ομοσπονδιακή Μάθηση για Τεχνητή Νοημοσύνη με Προστασία Ιδιωτικότητας Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τεχνολογίες αιχμής στην Ομοσπονδιακή Μάθηση και να τις εφαρμόσουν σε έργα Τεχνητής Νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να βελτιστοποιούν αλγορίθμους Ομοσπονδιακής Μάθησης για βελτιωμένη απόδοση.
• Να χειρίζονται κατανομές μη-IID δεδομένων στην Ομοσπονδιακή Μάθηση.
• Να κλιμακώνουν συστήματα Ομοσπονδιακής Μάθησης για αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας.
• Να αντιμετωπίζουν θέματα ιδιωτικότητας, ασφάλειας και ηθικής σε προηγμένα σενάρια Ομοσπονδιακής Μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Federated Learning και τις πρακτικές εφαρμογές του.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές του Federated Learning.
• Να υλοποιούν βασικούς αλγόριθμους Federated Learning.
• Να αντιμετωπίζουν ζητήματα ιδιωτικότητας δεδομένων χρησιμοποιώντας το Federated Learning.
• Να ενσωματώνουν το Federated Learning σε υπάρχουσες ροές εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) στην Ελλάδα απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς ασφάλειας που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές ομοσπονδιακής μάθησης για την εκπαίδευση μοντέλων AI σε πολλαπλές συσκευές αιχμής, διατηρώντας παράλληλα την ιδιωτικότητα των δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της ομοσπονδιακής μάθησης στο Edge AI.
• Υλοποιούν μοντέλα ομοσπονδιακής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow Federated και PyTorch.
• Βελτιστοποιούν την εκπαίδευση AI σε κατανεμημένες συσκευές αιχμής.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις ιδιωτικότητας και ασφάλειας δεδομένων στην ομοσπονδιακή μάθηση.
• Αναπτύσσουν και παρακολουθούν συστήματα ομοσπονδιακής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές Ομοσπονδιακής Μάθησης για την ενίσχυση της ιδιωτικότητας των δεδομένων και της συνεργατικής Τεχνητής Νοημοσύνης στον χρηματοοικονομικό κλάδο.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης στα χρηματοοικονομικά.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης για εφαρμογές χρηματοοικονομικών που προστατεύουν την ιδιωτικότητα.
• Αναλύουν συνεργατικά χρηματοοικονομικά δεδομένα χωρίς να διακυβεύεται η ιδιωτικότητα.
• Εφαρμόζουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση σε πραγματικά χρηματοοικονομικά σενάρια, όπως η ανίχνευση απάτης και η διαχείριση κινδύνων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Federated Learning σε σενάρια υγείας, εξασφαλίζοντας την προστασία των δεδομένων και την αποτελεσματική συνεργασία μεταξύ ιδρυμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον ρόλο του Federated Learning στην υγεία.
• Υλοποιούν μοντέλα Federated Learning διασφαλίζοντας την ιδιωτικότητα των δεδομένων των ασθενών.
• Συνεργάζονται στην εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε πολλαπλά ιδρύματα υγείας.
• Εφαρμόζουν το Federated Learning σε πραγματικές μελέτες περίπτωσης στον τομέα της υγείας.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση για τη βελτιστοποίηση λύσεων IoT και edge computing.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης σε IoT και edge computing.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Μειώνουν την καθυστέρηση και βελτιώνουν τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα edge computing.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις που σχετίζονται με την ιδιωτικότητα των δεδομένων και τους περιορισμούς του δικτύου σε συστήματα IoT.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τοποθεσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες Τεχνητής Νοημοσύνης και δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές Federated Learning για μηχανική μάθηση με διατήρηση της ιδιωτικότητας και συνεργατικές λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης σε κατανεμημένες πηγές δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τα οφέλη της Federated Learning.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές κατανεμημένης εκπαίδευσης για μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές Federated Learning για ασφαλείς συνεργασίες με ευαίσθητα δεδομένα.
• Εξερευνούν μελέτες περίπτωσης και πρακτικά παραδείγματα εφαρμογής Federated Learning στην υγειονομική περίθαλψη και τα χρηματοοικονομικά.