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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

Número de participantes


Preço por participante

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