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Schulungsübersicht
Einführung in Federated Learning
- Überblick über die Konzepte von Federated Learning
- Dezentralisierte Modellbildung im Vergleich zu traditionellen zentralisierten Ansätzen
- Vorteile von Federated Learning für den Datenschutz und die Datensicherheit
Grundlegende Federated Learning-Algorithmen
- Einführung in das Federated Averaging
- Implementierung eines einfachen Federated Learning-Modells
- Vergleich von Federated Learning mit traditionellem maschinellem Lernen
Datenschutz und Sicherheit in Federated Learning
- Verständnis der Datenschutzbedenken in der KI
- Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes in Federated Learning
- Sichere Aggregations- und Datenverschlüsselungsmethoden
Praktische Umsetzung von Federated Learning
- Einrichten einer Federated Learning-Umgebung
- Aufbau und Training eines Federated Learning-Modells
- Einsatz von Federated Learning in realen Szenarien
Herausforderungen und Beschränkungen von Federated Learning
- Umgang mit Nicht-IID-Daten in Federated Learning
- Communication und Synchronisationsprobleme
- Skalierung von Federated Learning für große Netzwerke
Fallstudien und zukünftige Trends
- Fallstudien über erfolgreiche Federated Learning-Implementierungen
- Erforschung der Zukunft von Federated Learning
- Aufkommende Trends in der KI zur Wahrung der Privatsphäre
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit den Grundsätzen des Datenschutzes
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Enthusiasten des maschinellen Lernens
- KI-Anfänger
14 Stunden
