課程簡介

介紹 Federated Learning

  • 什麼是聯合學習，它與集中式學習有何不同？
  • 聯邦學習在安全 AI 協作中的優勢
  • 敏感數據領域的使用案例和應用

Federated Learning 的核心元件

  • 聯合數據、用戶端和模型聚合
  • Communication 協定和更新
  • 在聯合環境中處理異構性

資料隱私和安全 Federated Learning

  • 數據最小化和隱私原則
  • 保護模型更新的技術（例如，差分隱私）
  • 符合數據保護法規的聯合學習

實施 Federated Learning

  • 設置聯合學習環境
  • 使用聯合框架進行分散式模型訓練
  • 性能和準確性注意事項

Federated Learning 醫療保健

  • 醫療保健領域的安全數據共享和隱私問題
  • 用於醫學研究和診斷的協作式 AI
  • 案例研究：醫學成像和診斷中的聯邦學習

Federated Learning 在 Finance 中

  • 使用聯合學習進行安全的財務建模
  • 使用聯合方法進行欺詐檢測和風險分析
  • 金融機構內部安全數據協作的案例研究

挑戰與未來 Federated Learning

  • 聯邦學習中的技術和運營挑戰
  • 聯合 AI 的未來趨勢和進步
  • 探索跨行業聯合學習的機會

總結和後續步驟

最低要求

  • 對機器學習概念的基本理解
  • 熟悉數據隱私和安全基礎知識

觀眾

  • 專注於隱私保護機器學習的數據科學家和 AI 研究人員
  • 處理敏感數據的醫療保健和財務專業人員
  • 對安全的 AI 協作方法感興趣的 IT 和合規經理
 14 時間：

人數


每位參與者的報價

Open Training Courses require 5+ participants.

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-05-19 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 31400 (线上)
HK$ 65900 (課堂)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-06-02 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 31400 (线上)
HK$ 65900 (課堂)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-06-16 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 31400 (线上)
HK$ 65900 (課堂)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-06-30 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 31400 (线上)
HK$ 65900 (課堂)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-07-14 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 31400 (线上)
HK$ 65900 (課堂)

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Advanced Federated Learning Techniques

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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。
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Introduction to Federated Learning

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這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望學習 Federated Learning 基礎知識及其實際應用的初級專業人士。

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  • 理解 Federated Learning 的原理。
  • 實現基本的 Federated Learning 演算法。
  • 使用 Federated Learning 解決數據隱私問題。
  • 將 Federated Learning 集成到現有的 AI 工作流中。
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 21 時間：

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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。
更多...

Federated Learning for Finance

 14 時間：

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。
更多...

Federated Learning for Healthcare

 21 時間：

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。
更多...

Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 時間：

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。
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 時間：

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。
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課程分類

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