课程大纲

介绍 Federated Learning

  • 什么是联合学习，它与集中式学习有何不同？
  • 联邦学习在安全 AI 协作中的优势
  • 敏感数据领域的使用案例和应用

Federated Learning 的核心元件

  • 联合数据、用户端和模型聚合
  • Communication 协定和更新
  • 在联合环境中处理异构性

资料隐私和安全 Federated Learning

  • 数据最小化和隐私原则
  • 保护模型更新的技术（例如，差分隐私）
  • 符合数据保护法规的联合学习

实施 Federated Learning

  • 设置联合学习环境
  • 使用联合框架进行分散式模型训练
  • 性能和准确性注意事项

Federated Learning 医疗保健

  • 医疗保健领域的安全数据共享和隐私问题
  • 用于医学研究和诊断的协作式 AI
  • 案例研究：医学成像和诊断中的联邦学习

Federated Learning 在 Finance 中

  • 使用联合学习进行安全的财务建模
  • 使用联合方法进行欺诈检测和风险分析
  • 金融机构内部安全数据协作的案例研究

挑战与未来 Federated Learning

  • 联邦学习中的技术和运营挑战
  • 联合 AI 的未来趋势和进步
  • 探索跨行业联合学习的机会

总结和后续步骤

要求

  • 对机器学习概念的基本理解
  • 熟悉数据隐私和安全基础知识

观众

  • 专注于隐私保护机器学习的数据科学家和 AI 研究人员
  • 处理敏感数据的医疗保健和财务专业人员
  • 对安全的 AI 协作方法感兴趣的 IT 和合规经理
 14 小时

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2025-05-26 09:30
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2025-06-09 09:30
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2025-06-23 09:30
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-07-07 09:30
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2025-07-21 09:30
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  • 在 IoT 设备上实施 Federated Learning 模型以进行去中心化的 AI 处理。
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  • 了解 Federated Learning 的原理和优势。
  • 使用 Federated Learning 技术实现隐私保护机器学习模型。
  • 解决分散式 AI 训练中的数据隐私挑战。
  • 将 Federated Learning 应用于各个行业的实际场景。
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