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
Inleiding tot Federated Learning
- Overzicht van Federated Learning
- Belangrijkste concepten en voordelen
- Federated Learning vs. traditionele machine learning
Gegevensprivacy en -beveiliging in AI
- Inzicht in zorgen over gegevensprivacy bij AI
- Regelgevingskaders en naleving (bijv. GDPR)
- Inleiding tot privacybeschermende technieken
Federated Learning Technieken
- Implementeren Federated Learning met Python en PyTorch
- Privacybeschermende modellen bouwen met behulp van Federated Learning frameworks
- Uitdagingen in Federated Learning: communicatie, berekening en beveiliging
Real-World toepassingen van Federated Learning
- Federated Learning In de gezondheidszorg
- Federated Learning In de financiële sector en het bankwezen.
- Federated Learning in mobiele en IoT-apparaten
Geavanceerde onderwerpen in Federated Learning
- Differentiële privacy verkennen in Federated Learning
- Veilige aggregatie- en versleutelingstechnieken
- Toekomstige richtingen en opkomende trends
Casestudy's en praktische toepassingen
- Casestudy: Implementatie Federated Learning in een zorgomgeving
- Hands-on oefeningen met real-world datasets
- Praktische toepassingen en projectwerk
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Inzicht in de basisprincipes van machine learning
- Basiskennis van de beginselen van gegevensbescherming
- Ervaring met Python programmeren
Audiëntie
- Privacy-ingenieurs
- Specialisten op het gebied van AI-ethiek
- Functionarissen voor gegevensbescherming
14 Uren