Seminario sobre Aprendizaje Federado - #127

Resumen

Explore los conceptos de aprendizaje federado con Alexander Tyurin de Skoltech y AIRI en este seminario de FLOW, cubriendo investigación avanzada y aplicaciones en aprendizaje automático distribuido.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Visión General del Aprendizaje Federado
Objetivos del Seminario
• Fundamentos del Aprendizaje Federado
Definiciones y Conceptos Clave
Diferencias con el Aprendizaje Automático Tradicional
• Arquitectura de los Sistemas de Aprendizaje Federado
Modelo Cliente-Servidor
Protocolos de Comunicación
• Privacidad y Seguridad en el Aprendizaje Federado
Preocupaciones sobre la Privacidad de los Datos
Técnicas para Mejorar la Seguridad
• Temas Avanzados de Investigación
Personalización y Heterogeneidad
Algoritmos de Optimización en el Aprendizaje Federado
• Aplicaciones del Aprendizaje Federado
Salud
Finanzas
Dispositivos del Internet de las Cosas (IoT)
• Análisis de Estudios de Caso
Proyectos y Resultados Notables de Aprendizaje Federado
• Desafíos y Direcciones Futuras
Problemas de Escalabilidad
Consideraciones Regulatorias y Éticas
• Sesión Práctica
Configuración de un Experimento de Aprendizaje Federado
Análisis de Resultados y Modificación de Parámetros
• Conferencia Invitada por Alexander Tyurin
Perspectivas de la Investigación en Skoltech y AIRI
Sesión de Preguntas y Respuestas
• Discusión de Clausura
Resumen de los Temas del Seminario
Foro Abierto para Preguntas de los Participantes
• Recursos y Lecturas Adicionales
Libros, Artículos y Materiales en Línea Recomendados

Asignaturas

Ciencias de la Computación