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コース概要
Federated Learning の入門
- Federated Learning 概念の概要
- 分散型モデル訓練と従来の集中型アプローチの比較
- プライバシーとデータセキュリティにおける Federated Learning の利点
基本的な Federated Learning アルゴリズム
- Federated Averaging への入門
- 簡単な Federated Learning モデルの実装
- 従来の機械学習との比較
Federated Learning におけるデータプライバシーとセキュリティ
- AI におけるデータプライバシーの問題の理解
- Federated Learning でのプライバシー向上のためのテクニック
- 安全な集約とデータ暗号化方法
Federated Learning の実践的な実装
- Federated Learning 環境の設定
- Federated Learning モデルの構築と訓練
- 現実的なシナリオでの Federated Learning の導入
Federated Learning の課題と制限
- 非 IID データを扱う Federated Learning
- 通信と同期の問題
- 大規模ネットワークへの Federated Learning のスケーリング
事例研究と将来の傾向
- 成功した Federated Learning 実装の事例研究
- Federated Learning の未来の探求
- プライバシーを保護する AI の新規トレンド
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基本的な概念を理解していること
- Python プログラミングの経験があること
- データプライバシーの原則に精通していること
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習愛好家
- AI 初心者
14 時間
