Federated Learning Schulungen in München

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Sicherheitsexperten, die federierte Lernmethoden implementieren möchten, um AI-Modelle über mehrere Edge-Geräte hinweg zu trainieren, wobei die Datenschutzintegrität gewahrt bleibt.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile des federierten Lernens in Edge AI zu verstehen.
• Federierte Lernmodelle mit TensorFlow Federated und PyTorch umzusetzen.
• Das AI-Training über verteilte Edge-Geräte hinweg zu optimieren.
• Datenprivatschafts- und Sicherheitsprobleme im federierten Lernen anzugehen.
• Federierte Lernsysteme in realen Anwendungen einzusetzen und zu überwachen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Angebot der Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI- und Datenprofessionals, die federierte Lernmethoden verstehen und umsetzen möchten, um datenschutzkonforme maschinelles Lernen und kollaborative AI-Lösungen für verteilte Datenspeicher zu gestalten.

Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und Vorteile des federierten Lernens zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für AI-Modelle umzusetzen.
• Federierte Lernmethoden anzuwenden, um datenschutzkonforme Zusammenarbeit sicherzustellen.
• Fallstudien und praktische Beispiele des federierten Lernens im Gesundheitsbereich und in der Finanzbranche zu erkunden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning-Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes und der kollaborativen KI in der Finanzbranche anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzwesen zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen.
• Finanzdaten kollaborativ zu analysieren, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Anwendung von Federated Learning auf reale Finanzszenarien, wie z.B. Betrugserkennung und Risikomanagement.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning in Szenarien des Gesundheitswesens anwenden und dabei den Datenschutz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen sicherstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle zu implementieren und dabei den Datenschutz von Patientendaten zu gewährleisten.
• beim Training von KI-Modellen über mehrere Gesundheitseinrichtungen hinweg zusammenzuarbeiten.
• Federated Learning auf reale Fallstudien aus dem Gesundheitswesen anzuwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste Federated Learning-Techniken beherrschen und in großen KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Optimieren von Federated Learning-Algorithmen für verbesserte Leistung.
• Nicht-IID-Datenverteilungen in Federated Learning zu handhaben.
• Skalierung von Federated Learning-Systemen für groß angelegte Einsätze.
• Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen in fortgeschrittenen Federated Learning-Szenarien zu berücksichtigen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning verstehen und anwenden möchten, um den Datenschutz bei der KI-Entwicklung sicherzustellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Modelle des maschinellen Lernens mit Federated Learning-Techniken zu implementieren, die den Datenschutz wahren.
• die Herausforderungen des Datenschutzes beim dezentralen KI-Training anzugehen.
• Federated Learning in realen Szenarien in verschiedenen Branchen anwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen von Federated Learning und seine praktischen Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Federated Learning zu verstehen.
• grundlegende Federated Learning-Algorithmen zu implementieren.
• Datenschutzbedenken mit Federated Learning angehen.
• Integration von Federated Learning in bestehende KI-Workflows.