セキュアなAIコラボレーションのためのフェデレーテッド・ラーニングのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、最先端の連邦学習技術を掌握し、大規模AIプロジェクトに適用したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 連邦学習アルゴリズムの最適化により性能向上を実現する。
• 連邦学習における非IIDデータ分布の処理を行う。
• 大規模展開向けに連邦学習システムをスケーリングする。
• 高度な連邦学習シナリオでのプライバシー、セキュリティ、および倫理的考慮事項に対応する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Federated Learning の基本とその実践的な応用を学びたい初心者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to になります：

• Federated Learning の原理を理解する。
• 基本的な Federated Learning アルゴリズムを実装する。
• Federated Learning を使用してデータプライバシーの問題に対処する。
• Federated Learning を既存の AI ワークフローに統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、高度なAI研究者、データサイエンティスト、セキュリティ専門家を対象としています。彼らが複数のエッジデバイスでAIモデルを訓練しながらデータプライバシーを保護するための連携学習技術を実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エッジAIにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• TensorFlow FederatedとPyTorchを使用して連携学習モデルを実装する。
• 分散エッジデバイスでのAI訓練を最適化する。
• 連携学習におけるデータプライバシーとセキュリティの課題に対処する。
• 実際のアプリケーションで連携学習システムを展開および監視する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの専門家向けで、金融業界におけるフェデレーテッド・ラーニング技術の応用によりデータプライバシーと協調AIを強化することを目指しています。

このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 金融分野におけるフェデレーテッド・ラーニングの原理と利点を理解する。
• プライバシーを保つ金融アプリケーション向けのフェデレーテッド・ラーニングモデルを実装する。
• プライバシーを侵害せずに協調的に金融データを分析する。
• 不正検出やリスク管理など、リアルワールドの金融シナリオにフェデレーテッド・ラーニングを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、フェデレーテッド・ラーニングをヘルスケアのシナリオに適用し、データプライバシーと機関間の効果的な協力を確保したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able になります：

• ヘルスケアにおけるフェデレーテッド・ラーニングの役割を理解する。
• 患者データプライバシーを確保しながらフェデレーテッド・ラーニングモデルを実装する。
• 複数のヘルスケア機関でのAIモデル訓練に協力する。
• フェデレーテッド・ラーニングをリアルワールドのヘルスケアケーススタディに適用する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの専門家向けで、連携学習を活用してIoTやエッジコンピューティングソリューションを最適化したい方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• IoTデバイス上で分散型AI処理を行うための連携学習モデルを実装する。
• エッジコンピューティング環境での遅延を削減し、リアルタイムな意思決定を改善する。
• IoTシステムにおけるデータプライバシーとネットワーク制約に関連する課題に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けで、フェデレーション学習を理解し、AI開発におけるデータプライバシーを確保することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• フェデレーション学習の原理と利点を理解する。
• フェデレーション学習技術を使用してプライバシー保護型機械学習モデルを実装する。
• 分散AIトレーニングにおけるデータプライバシーの課題に対処する。
• さまざまな業界での現実的なシナリオにフェデレーション学習を適用する。