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

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën