Formation Federated Learning en Richmond

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé, aux scientifiques des données et aux spécialistes de la sécurité qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour former des modèles d'IA sur plusieurs appareils périphériques tout en préservant la confidentialité des données.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans Edge AI.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage fédéré en utilisant TensorFlow Federated et PyTorch.
• Optimiser l'apprentissage de l'IA à travers des dispositifs distribués.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et à la sécurité dans le cadre de l'apprentissage fédéré.
• Déployer et surveiller des systèmes d'apprentissage fédéré dans des applications réelles.

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA et des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage fédéré pour l'apprentissage automatique préservant la vie privée et des solutions d'IA collaboratives à travers des sources de données distribuées.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'apprentissage fédéré.
• Mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage distribué pour les modèles d'IA.
• Appliquer les techniques d'apprentissage fédéré pour sécuriser les collaborations sensibles aux données.
• Explorer des études de cas et des exemples pratiques d'apprentissage fédéré dans les domaines de la santé et de la finance.

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning pour optimiser les solutions IoT et edge computing.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans l'IoT et l'edge computing.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning sur des appareils IoT pour un traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'edge computing.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes du réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques Federated Learning pour améliorer la confidentialité des données et l'IA collaborative dans l'industrie financière.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans la finance.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning pour des applications financières préservant la vie privée.
• Analyser des données financières en collaboration sans compromettre la confidentialité.
• Appliquer Federated Learning à des scénarios financiers réels, tels que la détection des fraudes et la gestion des risques.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning à des scénarios de soins de santé, en garantissant la confidentialité des données et une collaboration efficace entre les institutions.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de Federated Learning dans les soins de santé.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning tout en garantissant la confidentialité des données des patients.
• Collaborer à la formation de modèles d'IA dans plusieurs établissements de soins de santé.
• Appliquer Federated Learning à des études de cas réels dans le domaine des soins de santé.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe Federated Learning et les appliquer à des projets d'IA à grande échelle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les algorithmes Federated Learning pour améliorer les performances.
• Traiter des distributions de données non IID dans Federated Learning.
• Mettre à l'échelle les systèmes Federated Learning pour des déploiements à grande échelle.
• Prendre en compte la vie privée, la sécurité et les considérations éthiques dans les scénarios Federated Learning avancés.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer Federated Learning pour garantir la confidentialité des données dans le développement de l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique préservant la vie privée à l'aide des techniques Federated Learning.
• Relever les défis de la confidentialité des données dans le cadre d'une formation décentralisée à l'IA.
• Appliquer Federated Learning dans des scénarios du monde réel à travers diverses industries.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de Federated Learning et ses applications pratiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes du Federated Learning.
• Mettre en œuvre des algorithmes Federated Learning de base.
• Répondre aux préoccupations en matière de confidentialité des données en utilisant Federated Learning.
• Intégrer Federated Learning dans les flux de travail existants de l'IA.