Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο Federated Learning
- Τι είναι το Federated Learning και σε τι διαφέρει από την κεντρικοποιημένη μάθηση;
- Πλεονεκτήματα του Federated Learning για ασφαλή συνεργασία στην Τεχνητή Νοημοσύνη
- Περιπτώσεις χρήσης και εφαρμογές σε τομείς ευαίσθητων δεδομένων
Βασικά Συστατικά του Federated Learning
- Ομοσπονδιακά δεδομένα, clients, και συνάθροιση μοντέλων
- Πρωτόκολλα επικοινωνίας και ενημερώσεις
- Διαχείριση της ετερογένειας σε ομοσπονδιακά περιβάλλοντα
Ιδιωτικότητα και Ασφάλεια Δεδομένων στο Federated Learning
- Αρχές ελαχιστοποίησης δεδομένων και ιδιωτικότητας
- Τεχνικές για την ασφάλεια των ενημερώσεων μοντέλων (π.χ. differential privacy)
- Το Federated Learning σε συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων
Υλοποίηση του Federated Learning
- Ρύθμιση ενός περιβάλλοντος Federated Learning
- Κατανεμημένη εκπαίδευση μοντέλων με ομοσπονδιακά πλαίσια εργασίας
- Θέματα απόδοσης και ακρίβειας
Federated Learning στην Υγειονομική Περίθαλψη
- Ασφαλής διαμοιρασμός δεδομένων και ζητήματα ιδιωτικότητας στην υγειονομική περίθαλψη
- Συνεργατική Τεχνητή Νοημοσύνη για την ιατρική έρευνα και διάγνωση
- Μελέτες περίπτωσης: Federated Learning στην ιατρική απεικόνιση και διάγνωση
Federated Learning στα Χρηματοοικονομικά
- Χρήση του Federated Learning για ασφαλή χρηματοοικονομική μοντελοποίηση
- Ανίχνευση απάτης και ανάλυση κινδύνου με ομοσπονδιακές προσεγγίσεις
- Μελέτες περίπτωσης σε ασφαλή συνεργασία δεδομένων εντός χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων
Προκλήσεις και Μέλλον του Federated Learning
- Τεχνικές και λειτουργικές προκλήσεις στο Federated Learning
- Μελλοντικές τάσεις και εξελίξεις στην ομοσπονδιακή Τεχνητή Νοημοσύνη
- Διερεύνηση ευκαιριών για Federated Learning σε όλους τους κλάδους
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασική κατανόηση των εννοιών μηχανικής μάθησης
- Εξοικείωση με τα βασικά στοιχεία της ιδιωτικότητας και ασφάλειας δεδομένων
Κοινό-στόχος
- Επιστήμονες δεδομένων και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επικεντρώνονται στη μηχανική μάθηση με διατήρηση της ιδιωτικότητας
- Επαγγελματίες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης και των χρηματοοικονομικών που διαχειρίζονται ευαίσθητα δεδομένα
- Διευθυντές Πληροφορικής και συμμόρφωσης που ενδιαφέρονται για μεθόδους ασφαλούς συνεργασίας στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης
14 Ώρες
