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Programa do Curso
Introdução ao Aprendizado Federado
- Visão geral dos conceitos de Aprendizado Federado
- Treinamento descentralizado de modelos vs. abordagens tradicionais centralizadas
- Benefícios do Aprendizado Federado em privacidade e segurança de dados
Algoritmos Básicos de Aprendizado Federado
- Introdução ao Federated Averaging (Média Federada)
- Implementação de um modelo simples de Aprendizado Federado
- Comparação do Aprendizado Federado com o aprendizado de máquina tradicional
Privacidade e Segurança de Dados no Aprendizado Federado
- Compreensão das preocupações com privacidade dos dados na IA
- Técnicas para melhorar a privacidade no Aprendizado Federado
- Métodos de agregação segura e criptografia de dados
Implementação Prática do Aprendizado Federado
- Configuração de um ambiente de Aprendizado Federado
- Construção e treinamento de um modelo de Aprendizado Federado
- Implantação do Aprendizado Federado em cenários do mundo real
Desafios e Limitações do Aprendizado Federado
- Lidar com dados não identicamente distribuídos (non-IID) no Aprendizado Federado
- Questões de comunicação e sincronização
- Escala do Aprendizado Federado para grandes redes
Estudos de Caso e Tendências Futuras
- Estudos de caso de implementações bem-sucedidas de Aprendizado Federado
- Explorando o futuro do Aprendizado Federado
- Tendências emergentes em IA que preserva a privacidade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Consciência sobre princípios de privacidade de dados
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Entusiastas de aprendizado de máquina
- Iniciantes em IA
14 Horas