Cursusaanbod

Inleiding tot Federated Learning

  • Wat is federated learning en hoe verschilt het van centraal geleerde modellen?
  • Voordelen van federated learning voor veilige AI-samenwerking
  • Gebruiksscenario's en toepassingen in sectoren met gevoelige gegevens

Kerncomponenten van Federated Learning

  • Federated data, cliënten en modelaggregatie
  • Communicatieprotocollen en updates
  • Het omgaan met heterogeniteit in federated omgevingen

Gegevensprivacy en -veiligheid in Federated Learning

  • Gegevensminimalisering en privacybeginselen
  • Technieken voor het beveiligen van modelupdates (bijv. differentiaalprivacy)
  • Federated learning in overeenstemming met gegevensbeschermingsregelgeving

Het implementeren van Federated Learning

  • Het instellen van een federated learning omgeving
  • Gedistribueerde modeltraining met federated frameworks
  • Overwegingen voor prestaties en nauwkeurigheid

Federated Learning in de gezondheidszorg

  • Veilig gegevensdelen en privacyzorg in de gezondheidszorg
  • Samenwerkende AI voor medisch onderzoek en diagnose
  • Casestudies: federated learning in medische beeldvorming en diagnose

Federated Learning in de financiën

  • Het gebruik van federated learning voor veilige financiële modellering
  • Fraudeopsporing en risicoanalyse met federated benaderingen
  • Casestudies in veilige gegevenssamenwerking binnen financiële instellingen

Uitdagingen en toekomst van Federated Learning

  • Technische en operationele uitdagingen in federated learning
  • Toekomstige trends en vooruitgang in federated AI
  • Mogelijkheden voor federated learning verkennen in verschillende sectoren

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basisbegrip van machine learning-concepten
  • Kennis van de fundamentele principes van gegevensprivacy en -veiligheid

Doelgroep

  • Datawetenschappers en AI-onderzoekers die zich richten op privacy-bewarende machine learning
  • Gezondheidszorg- en financiële professionals die gevoelige gegevens behandelen
  • IT- en compliance-managers die geïnteresseerd zijn in methoden voor veilige AI-samenwerking
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist

Voorlopige Aankomende Cursussen

Federated Learning voor Veilig AI-Samenwerking

2025-10-28 09:30
14 Uren
Ghent
2550 EUR (online)
3550 EUR (Klaslokaal)

Federated Learning voor Veilig AI-Samenwerking

2025-11-11 09:30
14 Uren
Hasselt
2550 EUR (online)
3550 EUR (Klaslokaal)

Federated Learning voor Veilig AI-Samenwerking

2025-11-25 09:30
14 Uren
Liège, Place des Guillemins
2550 EUR (online)
2950 EUR (Klaslokaal)

Federated Learning voor Veilig AI-Samenwerking

2025-12-09 09:30
14 Uren
Namur, Hotel de Ville
2550 EUR (online)
2950 EUR (Klaslokaal)

Gerelateerde cursussen

Geavanceerde Federated Learning Technieken

21 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gevorderd niveau die geavanceerde Federated Learning technieken onder de knie willen krijgen en deze willen toepassen op grootschalige AI-projecten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Optimaliseer Federated Learning algoritmen voor verbeterde prestaties.
  • Verwerk niet-IID-gegevensverdelingen in Federated Learning.
  • Schaal Federated Learning systemen voor grootschalige implementaties.
  • Behandel privacy-, beveiligings- en ethische overwegingen in geavanceerde Federated Learning scenario's.
Lees meer...

Inleiding tot Federated Learning

 14 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die de basisprincipes van Federated Learning en de praktische toepassingen ervan willen leren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Begrijp de principes van Federated Learning.
  • Implementeer basis Federated Learning algoritmen.
  • Pak problemen met gegevensprivacy aan met behulp van Federated Learning.
  • Integreer Federated Learning in bestaande AI-workflows.
Lees meer...

Federated Learning en Edge AI

21 Uren

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde AI-onderzoekers, datawetenschappers en beveiligingsspecialisten die federated learning-technieken willen implementeren voor het trainen van AI-modellen over meerdere edge-apparaten, waarbij de privacy van gegevens wordt bewaard.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

  • De principes en voordelen van federated learning in Edge AI te begrijpen.
  • Federated learning-modellen te implementeren met behulp van TensorFlow Federated en PyTorch.
  • AI-training te optimaliseren over verdeelde edge-apparaten.
  • Problemen met privacy van gegevens en beveiliging in federated learning aan te pakken.
  • Federated learning-systeem te implementeren en te bewaken in real-world toepassingen.
Lees meer...

Federated Learning voor Financiële Sector

 14 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning technieken willen toepassen om gegevensprivacy en collaboratieve AI in de financiële sector te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in de financiële wereld.
  • Implementeer Federated Learning modellen voor privacybeschermende financiële toepassingen.
  • Analyseer financiële gegevens samen zonder de privacy in gevaar te brengen.
  • Pas Federated Learning toe op financiële scenario's uit de echte wereld, zoals fraudedetectie en risicobeheer.
Lees meer...

Federated Learning voor de Gezondheidszorg

 21 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die Federated Learning willen toepassen op zorgscenario's, waarbij gegevensprivacy en effectieve samenwerking tussen instellingen worden gewaarborgd.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Begrijp de rol van Federated Learning in de gezondheidszorg.
  • Implementeer Federated Learning-modellen terwijl u de privacy van patiëntgegevens waarborgt.
  • Werk samen aan AI-modeltraining in meerdere zorginstellingen.
  • Pas Federated Learning toe op casestudy's in de echte gezondheidszorg.
Lees meer...

Federated Learning in IoT en Edge Computing

 14 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen toepassen Federated Learning om IoT- en edge computing-oplossingen te optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning in IoT en edge computing.
  • Implementeer Federated Learning-modellen op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
  • Verminder latentie en verbeter real-time besluitvorming in edge computing-omgevingen.
  • Pak uitdagingen aan met betrekking tot gegevensprivacy en netwerkbeperkingen in IoT-systemen.
Lees meer...

Federated Learning voor Privacy-Bewuste AI

 14 Uren

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die willen begrijpen en toepassen Federated Learning om gegevensprivacy bij de ontwikkeling van AI te waarborgen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

  • Begrijp de principes en voordelen van Federated Learning.
  • Implementeer privacybeschermende machine learning-modellen met behulp van Federated Learning-technieken.
  • Pak de uitdagingen van gegevensprivacy aan in gedecentraliseerde AI-training.
  • Pas Federated Learning toe in real-world scenario's in verschillende sectoren.
Lees meer...

Gerelateerde categorieën

Federated Learning
Federated Learning