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Programa do Curso

Revisão dos Conceitos Principais do Aprendizado Federado

  • Retomada das metodologias básicas de Aprendizado Federado
  • Desafios no Aprendizado Federado: comunicação, computação e privacidade
  • Introdução às técnicas avançadas de Aprendizado Federado

Algoritmos de Otimização para o Aprendizado Federado

  • Versão geral dos desafios de otimização no Aprendizado Federado
  • Algoritmos avançados de otimização: Federated Averaging (FedAvg), SGD Federado e outros
  • Implementação e ajuste de algoritmos de otimização para sistemas federados em larga escala

Tratamento de Dados Não-IID no Aprendizado Federado

  • Compreensão dos dados não-IID e seu impacto no Aprendizado Federado
  • Estratégias para lidar com distribuições de dados não-IID
  • Estudos de caso e aplicações reais

Escala de Sistemas de Aprendizado Federado

  • Desafios ao escalar sistemas de Aprendizado Federado
  • Técnicas de dimensionamento: design de arquitetura, protocolos de comunicação e outros
  • Implantação de aplicações de Aprendizado Federado em larga escala

Considerações Avançadas de Privacidade e Segurança

  • Técnicas de preservação de privacidade no Aprendizado Federado avançado
  • Agregação segura e privacidade diferencial
  • Considerações éticas no Aprendizado Federado em larga escala

Estudos de Caso e Aplicações Práticas

  • Estudo de caso: Aprendizado Federado em larga escala na saúde
  • Prática com cenários avançados de Aprendizado Federado
  • Implementação de projetos do mundo real

Tendências Futuras no Aprendizado Federado

  • Direções emergentes de pesquisa no Aprendizado Federado
  • Avanços tecnológicos e seu impacto no Aprendizado Federado
  • Explorando futuras oportunidades e desafios

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
  • Compreensão dos conceitos básicos de Aprendizado Federado
  • Domínio da programação em Python

Público-Alvo

  • Pesquisadores experientes em IA
  • Engenheiros de aprendizado de máquina
  • Cientistas de dados
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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