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Course Outline
Federated Learning 소개
- Federated Learning 개요
- 주요 개념 및 이점
- Federated Learning vs. 전통적인 머신 러닝
AI의 데이터 프라이버시 및 보안
- AI의 데이터 개인정보 보호 문제 이해
- 규제 프레임워크 및 규정 준수(예: GDPR)
- 개인정보 보호 기술 소개
Federated Learning 기술
- Python 및 PyTorch을 사용하여 Federated Learning 구현
- Federated Learning 프레임워크를 사용하여 개인 정보 보호 모델 구축
- Federated Learning의 과제: 통신, 계산 및 보안
Federated Learning의 실제 세계 응용 프로그램
- Federated Learning 의료 분야에서
- Federated Learning 금융 및 은행업
- Federated Learning 모바일 및 IoT 기기에서
Federated Learning의 고급 주제
- Federated Learning에서 차등 개인 정보 보호 탐색
- 보안 집계 및 암호화 기술
- 미래 방향 및 새로운 추세
사례 연구 및 실제 응용 프로그램
- 사례 연구: 의료 환경에서 Federated Learning 구현
- 실제 데이터 세트를 사용한 실습 연습
- 실제 응용 및 프로젝트 작업
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 기본에 대한 이해
- 데이터 개인정보 보호 원칙에 대한 기본 지식
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 개인정보 보호 엔지니어
- AI 윤리 전문가
- 데이터 개인정보 보호 책임자
14 Hours