Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Herhaling van de basisconcepten van federated learning
- Samenvatting van fundamentele methodieken binnen federated learning
- Hoe tegenslagen als communicatie, berekeningen en privacy kunnen voorkomen in federated learning
- Inleiding tot geavanceerde technieken binnen federated learning
Optimalisatiealgoritmen voor federated learning
- Overzicht van de uitdagingen bij het optimaliseren in federated learning
- Geavanceerde algoritmen: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD en andere varianten
- Hoe deze optimalisatiealgoritmen implementeren en afstemmen voor grootschalige toepassingen
Verwerking van niet-IID-gegevens in federated learning
- Wat zijn niet-IID-gegevens en wat is hun invloed op het proces?
- Strategieën voor effectieve omgang met dergelijke gegevensverdelingen
- Praktijkvoorbeelden en reële toepassingen
Opschalen van federated learning-systemen
- Welke problemen doen zich voor bij het opschalen van federated systems?
- Hoe de architectuur, communicatieprotocollen en meer aanpassen om te kunnen opschalen
- Praktische implementatie van grote federated learning-toepassingen
Privacy- en veiligheidsaspecten bij geavanceerd federated learning
- Hoe privacy te waarborgen binnen de meest complexe scenario’s
- Veilige aggregatie van informatie en technieken als differentiële privacy
- Ethische vraagstukken bij het gebruik van federated learning op grote schaal
Praktijkvoorbeelden en realistische toepassingen
- Voorbeeld: Federated Learning in de gezondheidszorg op grote schaal
- Hands-on oefeningen met geavanceerde federated learning-scenario’s
- Praktische uitwerking van echte projecten
Opkomende trends binnen federated learning
- Nieuwe onderzoeksrichtingen en ontwikkelingen in het vakgebied
- Hoe technologische vooruitgang de wereld van federated learning verandert
- Toekomstige mogelijkheden en uitdagingen te overzien
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Ervaring met machine learning- en deep learning-technieken
- Inzicht in basisconcepten van federated learning
- Beheersing van de Python-programmeertaal
Doelgroep
- Ervaringe AI-onderzoekers
- Machine learning-engineers
- Data scientists
21 Uren
