Programa do Curso

Introdução à Federated Learning nos cuidados de saúde

  • Panorâmica dos conceitos e aplicações da Federated Learning
  • Desafios na aplicação de Federated Learning aos dados dos cuidados de saúde
  • Principais benefícios e casos de utilização no sector dos cuidados de saúde

Garantir a privacidade e a segurança dos dados

  • Preocupações com a privacidade dos dados dos doentes em modelos de IA
  • Implementação de protocolos Federated Learning seguros
  • Considerações éticas na gestão de dados de cuidados de saúde

Formação de modelos em colaboração entre instituições

  • Arquitecturas Federated Learning para colaboração entre várias instituições
  • Partilhar e treinar modelos de IA sem partilha de dados
  • Superar desafios em colaborações interinstitucionais

Estudos de casos do mundo real

  • Estudo de caso: Federated Learning na imagiologia médica
  • Estudo de caso: Federated Learning para análise preditiva nos cuidados de saúde
  • Aplicações práticas e lições aprendidas

Implementação de Federated Learning em contextos de cuidados de saúde

  • Ferramentas e quadros para Federated Learning específicos dos cuidados de saúde
  • Integrar Federated Learning nos sistemas de saúde existentes
  • Avaliação do desempenho e do impacto dos modelos Federated Learning

Tendências futuras em Federated Learning para os cuidados de saúde

  • Tecnologias emergentes e seu impacto na IA dos cuidados de saúde
  • Direcções futuras para Federated Learning nos cuidados de saúde
  • Exploração de oportunidades de inovação e melhoria

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Experiência com aprendizagem automática ou IA nos cuidados de saúde
  • Compreensão da privacidade dos dados dos pacientes e considerações éticas
  • Proficiência em programação Python

Público-alvo

  • Cientistas de dados de cuidados de saúde
  • [Especialistas em informática
  • Programadores de IA na área da saúde
 21 Horas

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  • Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
  • Abordar os desafios de privacidade e segurança de dados na aprendizagem federada.
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  • Implementar modelos Federated Learning para aplicativos financeiros que preservam a privacidade.
  • Analisar dados financeiros de forma colaborativa sem comprometer a privacidade.
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  • Implementar modelos Federated Learning em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
  • Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisões em tempo real em ambientes de computação de ponta.
  • Abordar desafios relacionados à privacidade de dados e restrições de rede em sistemas IoT.
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  • Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning.
  • Implementar modelos de aprendizado de máquina com preservação da privacidade usando técnicas Federated Learning.
  • Abordar os desafios da privacidade de dados no treinamento descentralizado de IA.
  • Aplique Federated Learning em cenários do mundo real em vários setores.
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