Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução ao Aprendizado Federado
- Visão geral do Aprendizado Federado
- Conceitos-chave e benefícios
- Aprendizado Federado versus aprendizado de máquina tradicional
Privacidade e Segurança de Dados na IA
- Compreensão das preocupações com a privacidade dos dados na IA
- Estruturas regulatórias e conformidade (por exemplo, LGPD)
- Introdução às técnicas que preservam a privacidade
Técnicas de Aprendizado Federado
- Implementação do Aprendizado Federado com Python e PyTorch
- Construção de modelos que preservam a privacidade usando frameworks de Aprendizado Federado
- Desafios no Aprendizado Federado: comunicação, computação e segurança
Aplicações do Mundo Real do Aprendizado Federado
- Aprendizado Federado na saúde
- Aprendizado Federado nas finanças e no setor bancário
- Aprendizado Federado em dispositivos móveis e IoT
Tópicos Avançados no Aprendizado Federado
- Explorando a Privacidade Diferencial no Aprendizado Federado
- Técnicas de Agregação Segura e Criptografia
- Direções futuras e tendências emergentes
Estudos de Caso e Aplicações Práticas
- Estudo de caso: Implementação do Aprendizado Federado em um ambiente de saúde
- Exercícios práticos com conjuntos de dados reais
- Aplicações práticas e trabalho em projetos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos do aprendizado de máquina
- Conhecimento básico dos princípios de privacidade de dados
- Experiência com programação em Python
Público-Alvo
- Engenheiros de privacidade
- Especialistas em ética de IA
- Oficiais de privacidade de dados
14 Horas