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Course Outline
Federated Learning 소개
- 연방 학습이란 무엇이고, 중앙 집중식 학습과 어떻게 다른가요?
- 안전한 AI 협업을 위한 연합 학습의 장점
- 민감한 데이터 분야의 사용 사례 및 응용 프로그램
Federated Learning의 핵심 구성요소
- 연합 데이터, 클라이언트 및 모델 집계
- Communication 프로토콜 및 업데이트
- 연방 환경에서 이기종성 처리
Federated Learning의 데이터 개인정보 보호 및 보안
- 데이터 최소화 및 개인정보 보호 원칙
- 모델 업데이트 보안을 위한 기술(예: 차등 개인 정보 보호)
- 데이터 보호 규정을 준수하는 연합 학습
Federated Learning 구현
- 연합 학습 환경 설정
- 연합 프레임워크를 사용한 분산 모델 교육
- 성능 및 정확도 고려 사항
Federated Learning 의료 분야에서
- 의료 분야의 안전한 데이터 공유 및 개인정보 보호 문제
- 의료 연구 및 진단을 위한 협업 AI
- 사례 연구: 의료 영상 및 진단 분야의 연합 학습
Federated Learning Finance에서
- 안전한 재무 모델링을 위한 연합 학습 사용
- 연합 접근 방식을 통한 사기 감지 및 위험 분석
- 금융 기관 내 보안 데이터 협업 사례 연구
Federated Learning의 과제와 미래
- 연합 학습의 기술적 및 운영적 과제
- 연방 AI의 미래 동향 및 발전
- 산업 전반의 연합 학습 기회 탐색
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
- 데이터 프라이버시 및 보안 기본 사항에 대한 지식
청중
- 개인 정보 보호 머신 러닝에 집중하는 데이터 과학자와 AI 연구자
- 민감한 데이터를 처리하는 의료 및 금융 전문가
- 보안 AI 협업 방법에 관심이 있는 IT 및 규정 준수 관리자
14 Hours