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Programa do Curso

Introdução ao Aprendizado Federado

  • O que é aprendizado federado e como ele difere do aprendizado centralizado?
  • Vantagens do aprendizado federado para colaboração segura de IA.
  • Casos de uso e aplicações em setores com dados sensíveis.

Componentes Principais do Aprendizado Federado

  • Dados federados, clientes e agregação de modelos.
  • Protocolos de comunicação e atualizações.
  • Lidando com a heterogeneidade em ambientes federados.

Privacidade de Dados e Segurança no Aprendizado Federado

  • Minimização de dados e princípios de privacidade.
  • Técnicas para garantir a segurança das atualizações dos modelos (por exemplo, privacidade diferencial).
  • Aprendizado federado em conformidade com as regulamentações de proteção de dados.

Implementando o Aprendizado Federado

  • Configuração de um ambiente de aprendizado federado.
  • Treinamento distribuído de modelos com frameworks federados.
  • Considerações sobre desempenho e precisão.

Aprendizado Federado na Saúde

  • Compartilhamento seguro de dados e preocupações com a privacidade na saúde.
  • IA colaborativa para pesquisa médica e diagnóstico.
  • Estudos de caso: aprendizado federado em imagens médicas e diagnóstico.

Aprendizado Federado nas Finanças

  • Utilização do aprendizado federado para modelagem financeira segura.
  • Detecção de fraudes e análise de risco com abordagens federadas.
  • Estudos de caso em colaboração segura de dados dentro de instituições financeiras.

Desafios e o Futuro do Aprendizado Federado

  • Desafios técnicos e operacionais no aprendizado federado.
  • Tendências futuras e avanços na IA federada.
  • Explorando oportunidades para o aprendizado federado em diversas indústrias.

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina.
  • Familiaridade com os fundamentos de privacidade e segurança de dados.

Público-Alvo

  • Cientistas de dados e pesquisadores de IA focados em aprendizado de máquina que preserva a privacidade.
  • Profissionais da saúde e do setor financeiro que lidam com dados sensíveis.
  • Gerentes de TI e conformidade interessados em métodos de colaboração segura de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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