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Schulungsübersicht
Einführung in das Federated Learning
- Überblick über die Konzepte von Federated Learning
- Dezentrales Modelltraining im Vergleich zu traditionellen zentralisierten Ansätzen
- Vorteile von Federated Learning hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit
Einfache Federated-Learning-Algorithmen
- Einführung in Federated Averaging
- Implementierung eines einfachen Federated-Learning-Modells
- Vergleich von Federated Learning mit traditionellem Machine Learning
Datenschutz und Sicherheit im Federated Learning
- Verständnis der Datenschutzbedenken in der KI
- Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes im Federated Learning
- Sichere Aggregation und Datenverschlüsselungsverfahren
Praktische Implementierung von Federated Learning
- Einrichten einer Federated-Learning-Umgebung
- Erstellung und Training eines Federated-Learning-Modells
- Bereitstellung von Federated Learning in realen Szenarien
Herausforderungen und Grenzen des Federated Learning
- Umgang mit nicht-IID-Daten im Federated Learning
- Kommunikations- und Synchronisationsprobleme
- Skalierung von Federated Learning für grosse Netzwerke
Fallbeispiele und zukünftige Trends
- Fallbeispiele erfolgreicher Federated-Learning-Implementierungen
- Blick in die Zukunft des Federated Learning
- Aufkommende Trends im datenschutzfreundlichen KI-Einsatz
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Datenschutzprinzipien
Zielgruppe
- Data Scientists
- Machine-Learning-Enthusiasten
- KI-Anfänger
14 Stunden
