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
Introductie in Federated Learning
- Overzicht van traditionele AI-training vs. federated learning
- Belangrijke principes en voordelen van federated learning
- Toepassingen van federated learning in Edge AI-applicaties
Federated Learning Architectuur en Werkflow
- Begrijpen van client-server en peer-to-peer federated learning-modellen
- Data-indeling en gedecentraliseerd modeltraining
- Communicatieve protocollen en aggregatiestrategieën
Implementeren van Federated Learning met TensorFlow Federated
- TensorFlow Federated instellen voor gedistribueerde AI-training
- Federated learning-modellen bouwen met Python
- Federated learning simuleren op edge-apparaten
Federated Learning met PyTorch en OpenFL
- Introductie in OpenFL voor federated learning
- PyTorch-gebaseerde federated modellen implementeren
- Federated aggregatietechnieken aanpassen
Prestatie optimaliseren voor Edge AI
- Hardware-versnelling voor federated learning
- Communicatieoverhead en latentie verlagen
- Adaptieve leerstategieën voor brongebonden apparaten
Gegevensprivacy en -veiligheid in Federated Learning
- Privacybehoudende technieken (Secure Aggregation, Differential Privacy, Homomorphic Encryption)
- Risico's van gegevenslekken in federated AI-modellen verminderen
- Regelgeving en ethische overwegingen
Federated Learning Systemen Implementeren
- Federated learning instellen op echte edge-apparaten
- Federated modellen bewaken en updaten
- Federated learning-implementaties schalen in bedrijfsomgevingen
Toekomstige Trends en Case Studies
- Opkomend onderzoek in federated learning en Edge AI
- Echte case studies in gezondheidszorg, financiële sector en IoT
- Volgende stappen voor het versterken van federated learning-oplossingen
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Goede kennis van machine learning en diep leeren concepten
- Ervaring met Python-programmeren en AI-frameworks (PyTorch, TensorFlow, of vergelijkbaar)
- Basis kennis van verdeeld rekenen en netwerken
- Kennis van dataprivacy en veiligheidsconcepten in AI
Doelgroep
- AI-onderzoekers
- Datawetenschappers
- Veiligheidsspecialisten
21 Uren
