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Course Outline
Federated Learning 소개
- Federated Learning 개념 개요
- 분산형 모델 교육 대 기존의 중앙 집중형 접근 방식
- 개인정보 보호 및 데이터 보안에 있어서 Federated Learning의 이점
기본Federated Learning 알고리즘
- 연합 평균화 소개
- 간단한 Federated Learning 모델 구현
- Federated Learning과 기존 머신러닝의 비교
Federated Learning의 데이터 개인정보 보호 및 보안
- AI의 데이터 개인정보 보호 문제 이해
- Federated Learning에서 개인 정보 보호 강화를 위한 기술
- 안전한 집계 및 데이터 암호화 방법
Federated Learning의 실제 구현
- Federated Learning 환경 설정
- Federated Learning 모델 구축 및 학습
- 실제 시나리오에서 Federated Learning 배포
Federated Learning의 과제 및 한계
- Federated Learning에서 비 IID 데이터 처리
- Communication 및 동기화 문제
- 대규모 네트워크를 위한 확장Federated Learning
사례 연구 및 미래 동향
- 성공적인 Federated Learning 구현 사례 연구
- Federated Learning의 미래를 탐구하다
- 개인 정보 보호 AI의 새로운 트렌드
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 데이터 개인 정보 보호 원칙에 대한 지식
청중
- 데이터 과학자
- 머신 러닝 애호가
- AI 초보자
14 Hours
