Introduction to Federated Learning培訓

這種由講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端 Federated Learning 技術並將其應用於大型 AI 專案的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 優化 Federated Learning 演算法以提高性能。
• 處理 Federated Learning 中的非 IID 數據分佈。
• 擴展 Federated Learning 個系統以進行大規模部署。
• 解決高級 Federated Learning 場景中的隱私、安全和道德注意事項。

這個由導師主導的現場培訓課程旨在教導高級人工智慧研究人員、數據科學家和安全專家，讓他們能夠在多個邊緣設備上實現聯邦學習技術來訓練人工智慧模型，同時保持數據隱私。

通過這次培訓，參加者將能夠：

• 了解聯邦學習在Edge AI中的原則和好處。
• 使用TensorFlow Federated 和 PyTorch 實現聯邦學習模型。
• 優化分佈式邊緣設備的人工智慧訓練。
• 解決聯邦學習中的數據隱私和安全挑戰。
• 在實際應用中部署和監控聯邦學習系統。

這種由講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望應用 Federated Learning 技術來增強金融行業數據隱私和協作 AI 的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解財務中 Federated Learning 的原則和優勢。
• 為保護隱私的金融應用程序實施 Federated Learning 模型。
• 在不影響隱私的情況下協作分析財務數據。
• 將 Federated Learning 應用於實際的財務場景，例如欺詐檢測和風險管理。

這種由講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望將 Federated Learning 應用於醫療保健場景的中級專業人員，確保數據隱私和跨機構的有效協作。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在醫療保健中的作用。
• 實施 Federated Learning 模型，同時確保患者數據隱私。
• 跨多個醫療保健機構協作進行 AI 模型訓練。
• 將 Federated Learning 應用於現實世界的醫療保健案例研究。

這種講師指導的現場培訓在 香港（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

這種由講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望理解和應用 Federated Learning 以確保 AI 開發中的數據隱私的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 的原理和優勢。
• 使用 Federated Learning 技術實現隱私保護機器學習模型。
• 解決分散式 AI 訓練中的數據隱私挑戰。
• 將 Federated Learning 應用於各個行業的實際場景。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望瞭解和實施聯合學習技術以實現跨分散式數據源保護隱私的機器學習和協作 AI 解決方案的中級 AI 和數據專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解聯合學習的核心概念和優勢。
• 為 AI 模型實施分散式訓練策略。
• 應用聯合學習技術來保護數據敏感型協作。
• 探索醫療保健和金融領域聯邦學習的案例研究和實際範例。