Federated Learning for Healthcare Schulung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
• Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
• Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
• Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
• Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsspezialisten, die föderierte Lerntechniken für das Training von KI-Modellen auf mehreren Edge-Geräten unter Wahrung des Datenschutzes implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile des föderierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
• Föderierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch zu implementieren.
• KI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
• Bewältigung der Herausforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit beim föderierten Lernen.
• Einsatz und Überwachung von föderierten Lernsystemen in realen Anwendungen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
• Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI- und Datenexperten auf mittlerem Niveau, die föderierte Lerntechniken für datenschutzgerechtes maschinelles Lernen und kollaborative KI-Lösungen für verteilte Datenquellen verstehen und implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Kernkonzepte und Vorteile des föderierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle zu implementieren.
• Techniken des föderierten Lernens anwenden, um datenkritische Kollaborationen zu sichern.
• Fallstudien und praktische Beispiele für föderiertes Lernen im Gesundheits- und Finanzwesen kennenzulernen.