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Programa do Curso
Introdução a Federated Learning
- Visão geral dos conceitos de Federated Learning
- Formação descentralizada de modelos vs. abordagens centralizadas tradicionais
- Benefícios de Federated Learning na privacidade e segurança de dados
Algoritmos Federated Learning básicos
- Introdução ao cálculo da média federada
- Implementação de um modelo Federated Learning simples
- Comparação de Federated Learning com a aprendizagem automática tradicional
Privacidade e segurança dos dados em Federated Learning
- Compreender as preocupações com a privacidade dos dados na IA
- Técnicas para melhorar a privacidade em Federated Learning
- Agregação segura e métodos de encriptação de dados
Implementação prática de Federated Learning
- Configurar um ambiente Federated Learning
- Construir e treinar um modelo Federated Learning
- Implementação de Federated Learning em cenários do mundo real
Desafios e limitações de Federated Learning
- Tratamento de dados não IID em Federated Learning
- Communication e problemas de sincronização
- Dimensionamento de Federated Learning para grandes redes
Estudos de casos e tendências futuras
- Estudos de casos de implementações bem sucedidas de Federated Learning
- Explorar o futuro da Federated Learning
- Tendências emergentes na IA de preservação da privacidade
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Experiência com programação Python
- Familiaridade com os princípios de privacidade de dados
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Entusiastas da aprendizagem automática
- Iniciantes em IA
14 Horas
