Federated Learning Schulungen in München

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler sowie Sicherheitsexperten, die federierte Lernverfahren nutzen möchten, um KI-Modelle auf zahlreichen Edge-Geräten zu trainieren und dabei den Datenschutz sicherzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• Die Grundprinzipien sowie Vorteile des Federated Learnings im Kontext von Edge AI verstehen.
• Federated-Learning-Modelle mithilfe von TensorFlow Federated und PyTorch implementieren können.
• Das Training von KI-Modellen auf verteilten Edge-Geräten optimieren.
• Herausforderungen im Bereich Datenschutz und Sicherheit beim Federated Learning bewältigen.
• Federated-Learning-Systeme in praktischen Anwendungsszenarien einführen und überwachen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute im Bereich KI und Daten mit mittleren Kenntnissen, die lernen möchten, Federated Learning-Techniken zur Entwicklung datenschutzkonformer Lösungen sowie zur Zusammenarbeit über verteilte Datenquellen anzuwenden.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Grundkonzepte und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Verteilte Trainingsstrategien für KI-Modelle umzusetzen.
• Federated Learning-Techniken zur Sicherung datenschutzrelevanter Zusammenarbeit einzusetzen.
• Fallbeispiele und praktische Anwendungen von Federated Learning im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche kennenzulernen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Federated Learning nutzen möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie Vorteile von Federated Learning im Kontext von IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle auf IoT-Geräten einzusetzen, um dezentrale KI-Verarbeitung zu realisieren.
• Latenzen zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen zu meistern.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Federated Learning nutzen möchten, um Datenschutz sowie kollektives KI-Engineering im Finanzsektor zu stärken.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien und Vorteile von Federated Learning im Finanzbereich zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle für datenschutzfreundliche Finanzanwendungen umzusetzen.
• Finanzdaten gemeinsam auszuwerten, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
• Federated Learning auf reale finanzielle Herausforderungen wie Betrugserkennung und Risikosteuerung anzuwenden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Niveaus, die Federated Learning im Gesundheitswesen einsetzen möchten – mit dem Ziel, die Datensicherheit zu gewährleisten und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einrichtungen zu fördern.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Das Potenzial von Federated Learning im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle umzusetzen, wobei die Privatsphäre patientenbezogener Daten gewahrt bleibt.
• Beim gemeinsamen Training von KI-Modellen mit mehreren Gesundheitseinrichtungen mitzuwirken.
• Federated Learning auf reale Anwendungsfälle im medizinischen Bereich anzuwenden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf fortgeschrittenem Niveau, die neueste Techniken des föderierten Lernens erlernen und sie bei umfangreichen KI-Projekten anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Föderierte Lernalgorithmen optimieren, um deren Leistungsfähigkeit zu steigern.
• Nicht identisch verteilte Daten im Rahmen föderierten Lernens verarbeiten.
• Föderierte Systeme für den Einsatz in großem Maßstab skalieren.
• Datenschutz-, Sicherheits- sowie ethische Aspekte bei komplexen Szenarien des föderierten Lernens berücksichtigen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisniveaus, die lernen möchten, Federated Learning gezielt einzusetzen, um den Datenschutz bei der Entwicklung von KI-Systemen zu gewährleisten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien und Vorteile von Federated Learning zu verstehen.
• Datenschutzkonforme maschinelle Lernsysteme mithilfe von Federated Learning-Techniken umzusetzen.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz bei dezentralem KI-Training zu bewältigen.
• Federated Learning in konkreten Praxisszenarien verschiedener Branchen anzuwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Kurs in München (online oder vor Ort) ist für Einsteiger gedacht, die die Grundlagen von Federated Learning sowie dessen praktische Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer zu folgenden Punkten in der Lage sein:

• Federated Learning-Prinzipien nachvollziehen können;
  
  
• Einfache Federated Learning-Algorithmen umzusetzen;
  
  
• Datenschutzfragen mithilfe von Federated Learning zu lösen;
  
  
• Federated Learning nahtlos in bestehende KI-Prozesse einzubinden.