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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