感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订！我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
Federated Learning 简介
- 什么是Federated Learning，它与集中式学习有何不同？
- Federated Learning 在安全AI协作中的优势
- 敏感数据领域的应用案例
Federated Learning 的核心组件
- 联邦数据、客户端和模型聚合
- 通信协议与更新
- 处理联邦环境中的异构性
Federated Learning 中的数据隐私与安全
- 数据最小化与隐私原则
- 保护模型更新的技术（如差分隐私）
- 符合数据保护法规的Federated Learning
Federated Learning 的实施
- 设置联邦学习环境
- 使用联邦框架进行分布式模型训练
- 性能与准确性的考虑
Federated Learning 在医疗健康领域的应用
- 医疗健康中的安全数据共享与隐私问题
- 用于医学研究与诊断的协作AI
- 案例研究：Federated Learning 在医学影像与诊断中的应用
Federated Learning 在金融领域的应用
- 使用Federated Learning进行安全的金融建模
- 利用联邦方法进行欺诈检测与风险分析
- 金融机构中安全数据协作的案例研究
Federated Learning 的挑战与未来
- Federated Learning 中的技术与操作挑战
- 联邦AI的未来趋势与进展
- 探索Federated Learning在各行业中的机会
总结与下一步
要求
- 对机器学习概念的基本理解
- 熟悉数据隐私与安全基础知识
受众
- 专注于隐私保护机器学习的数据科学家与AI研究人员
- 处理敏感数据的医疗与金融专业人士
- 对安全AI协作方法感兴趣的IT与合规管理人员
14 小时
