Türkiye 'de Online Federated Learning Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), veri gizliliğini korurken birden fazla uç cihazda AI modellerini eğitmek için federatif öğrenme tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'te federatif öğrenmenin ilkelerini ve faydalarını anlamak.
• TensorFlow Federated ve PyTorch kullanarak federatif öğrenme modellerini uygulamak.
• Dağıtılmış uç cihazlarda AI eğitimini optimize etmek.
• Federatif öğrenmede veri gizliliği ve güvenlik zorluklarını ele almak.
• Gerçek dünya uygulamalarında federatif öğrenme sistemlerini dağıtmak ve izlemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gizlilik koruyucu makine öğrenimi ve dağıtılmış veri kaynakları genelinde işbirlikçi yapay zeka çözümleri için federatif öğrenme tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki yapay zeka ve veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federatif öğrenmenin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilecektir.
• Yapay zeka modelleri için dağıtılmış eğitim stratejileri uygulayabilecektir.
• Veri gizliliğini korumak için federatif öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Sağlık ve finans alanlarında federatif öğrenmenin örnek olaylarını ve pratik uygulamalarını keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finans sektöründe veri gizliliğini ve işbirlikçi yapay zekayı geliştirmek için Federated Learning tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans sektöründe Federated Learning'ün prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Gizliliği koruyan finans uygulamaları için Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Gizliliği tehlikeye atmadan finansal verileri işbirliği içinde analiz edebilecektir.
• Federated Learning'ü, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi gibi gerçek dünya finans senaryolarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'ü sağlık senaryolarına uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir; bu sayede veri gizliliği sağlanır ve kurumlar arası etkili işbirliği mümkün olur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Federated Learning'ün rolünü anlayabilecektir.
• Hasta verilerinin gizliliğini sağlayarak Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Birden fazla sağlık kurumunda yapay zeka modeli eğitimi konusunda işbirliği yapabilecektir.
• Federated Learning'ü gerçek dünya sağlık vaka çalışmalarına uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), en son Federated Learning tekniklerinde ustalaşmak ve bunları büyük ölçekli yapay zeka projelerine uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning algoritmalarını iyileştirilmiş performans için optimize etmek.
• Federated Learning içinde IID olmayan veri dağılımlarını ele almak.
• Federated Learning sistemlerini büyük ölçekli dağıtımlar için ölçeklendirmek.
• Gelişmiş Federated Learning senaryolarında gizlilik, güvenlik ve etik hususlarını ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka geliştirmede veri gizliliğini sağlamak için Federated Learning'yı anlamak ve uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'nın ilkelerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Federated Learning tekniklerini kullanarak gizliliği koruyan makine öğrenimi modellerini uygulayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka eğitiminde veri gizliliği zorluklarını ele alabilecektir.
• Federated Learning'yı çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya senaryolarında uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Federated Learning'un temellerini ve pratik uygulamalarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Federated Learning'un prensiplerini anlayabilecektir.
• Temel Federated Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Federated Learning kullanarak veri gizliliği endişelerini giderebilecektir.
• Mevcut yapay zeka iş akışlarına Federated Learning'u entegre edebilecektir.