Kurzusleírás

Bevezetés a Federated Learning-be

  • Federated Learning fogalmak áttekintése
  • Decentralizált modellképzés vs. hagyományos centralizált megközelítések
  • Az Federated Learning előnyei az adatvédelem és az adatbiztonság terén

Alapvető Federated Learning algoritmusok

  • Bevezetés az egyesített átlagolásba
  • Egy egyszerű Federated Learning modell megvalósítása
  • Az Federated Learning összehasonlítása a hagyományos gépi tanulással

Adatvédelem és biztonság itt: Federated Learning

  • Az AI adatvédelmi aggályainak megértése
  • Technikák az adatvédelem javítására itt: Federated Learning
  • Biztonságos összesítési és adattitkosítási módszerek

Federated Learning gyakorlati megvalósítása

  • Federated Learning környezet beállítása
  • Federated Learning modell építése és betanítása
  • Az Federated Learning telepítése valós helyzetekben

A Federated Learning kihívásai és korlátai

  • Nem IID adatok kezelése itt: Federated Learning
  • Communication és szinkronizálási problémák
  • Méretezés Federated Learning nagy hálózatokhoz

Esettanulmányok és jövőbeli trendek

  • Esettanulmányok sikeres Federated Learning implementációkról
  • A jövő felfedezése Federated Learning
  • Feltörekvő trendek a magánélet védelmét megőrző mesterséges intelligencia terén

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • Python programozási tapasztalat
  • Az adatvédelmi elvek ismerete

Közönség

  • Adattudósok
  • A gépi tanulás szerelmesei
  • AI kezdők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.

Közelgő kurzusok

Introduction to Federated Learning

2025-05-19 09:30
14 Órák
Debrecen
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Introduction to Federated Learning

2025-06-02 09:30
14 Órák
Budapest, V. kerület
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Introduction to Federated Learning

2025-06-16 09:30
14 Órák
Miskolc, Tapolcafürdő
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Introduction to Federated Learning

2025-06-30 09:30
14 Órák
Szeged, Felső Tisza-Part
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Introduction to Federated Learning

2025-07-14 09:30
14 Órák
Kecskemét
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Rokon tanfolyam

Advanced Federated Learning Techniques

 21 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb Federated Learning technikákat, és alkalmazni szeretnék azokat nagyszabású AI-projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Optimalizálja a Federated Learning algoritmusokat a jobb teljesítmény érdekében.
  • Kezelje a nem IID adatelosztásokat a Federated Learning-ban.
  • Scale Federated Learning rendszerek nagy léptékű telepítésekhez.
  • Vegye figyelembe az adatvédelmi, biztonsági és etikai szempontokat a fejlett Federated Learning forgatókönyvekben.
Olvass tovább...

Federated Learning and Edge AI

 21 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatókat, adattudósokat és biztonsági szakembereket céloz meg, akik egyesített tanulási technikákat szeretnének megvalósítani a mesterséges intelligencia modellek oktatásához több szélső eszközön, miközben megőrzik az adatvédelmet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg az egyesített tanulás alapelveit és előnyeit a Edge AI-ben.
  • Valósítson meg egyesített tanulási modelleket TensorFlow Federated és PyTorch segítségével.
  • Optimalizálja a mesterséges intelligencia képzését az elosztott éleszközök között.
  • Kezelje az adatvédelmi és biztonsági kihívásokat az egyesített tanulásban.
  • Telepítsen és figyeljen egyesített tanulási rendszereket valós alkalmazásokban.
Olvass tovább...

Federated Learning for Finance

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik Federated Learning technikákat szeretnének alkalmazni az adatvédelem és az együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia javítására a pénzügyi szektorban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit a pénzügyekben.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket a magánélet védelmét szolgáló pénzügyi alkalmazásokhoz.
  • Elemezze együtt a pénzügyi adatokat a magánélet veszélyeztetése nélkül.
  • Alkalmazza a Federated Learning-t valós pénzügyi forgatókönyvekre, például csalásfelderítésre és kockázatkezelésre.
Olvass tovább...

Federated Learning for Healthcare

 21 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnének alkalmazni Federated Learning egészségügyi forgatókönyvekre, biztosítva az adatvédelmet és az intézmények közötti hatékony együttműködést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning szerepét az egészségügyben.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket, miközben biztosítja a betegek adatainak védelmét.
  • Együttműködjön a mesterséges intelligencia modell képzésében több egészségügyi intézményben.
  • Alkalmazza a Federated Learning értéket a valós egészségügyi esettanulmányokra.
Olvass tovább...

Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik alkalmazni kívánják a Federated Learning-t az IoT és az élvonalbeli számítástechnikai megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT-ben és az éles számítástechnikában.
  • Valósítson meg Federated Learning modelleket IoT-eszközökön a decentralizált AI-feldolgozáshoz.
  • Csökkentse a késleltetést és javítsa a valós idejű döntéshozatalt szélsőséges számítástechnikai környezetekben.
  • Az IoT-rendszerekben az adatvédelemmel és a hálózati korlátokkal kapcsolatos kihívások kezelése.
Olvass tovább...

Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a Federated Learning-t, hogy biztosítsák az adatvédelmet a mesterséges intelligencia fejlesztése során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit.
  • A magánélet védelmét megőrző gépi tanulási modellek megvalósítása Federated Learning technikákkal.
  • A decentralizált mesterségesintelligencia-képzésben kezelheti az adatvédelem kihívásait.
  • Alkalmazza a Federated Learning-t valós forgatókönyvekben különböző iparágakban.
Olvass tovább...

Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 Órák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű mesterséges intelligencia- és adatszakértőknek szól, akik szeretnének megérteni és megvalósítani az egyesített tanulási technikákat a magánélet védelmét megőrző gépi tanuláshoz és az elosztott adatforrásokon keresztüli együttműködésen alapuló AI-megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

  • Ismerje meg az egyesített tanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
  • Elosztott képzési stratégiák megvalósítása mesterséges intelligencia modellekhez.
  • Alkalmazzon egyesített tanulási technikákat az adatérzékeny együttműködések biztosítására.
  • Fedezzen fel esettanulmányokat és gyakorlati példákat az egészségügyben és a pénzügyekben összevont tanulásra.
Olvass tovább...

Rokon kategóriák

Image for the Federated Learning
Federated Learning