Seminario sobre Aprendizaje Federado - #127

Resumen

Únase a nosotros para el Seminario sobre Aprendizaje Federado - #127, donde explorará conceptos de vanguardia en aprendizaje federado presentados por Alexander Tyurin de Skoltech y AIRI. Este seminario es parte de la serie FLOW, dedicada a desentrañar las complejidades e innovaciones del aprendizaje automático distribuido.

Ideal para entusiastas y profesionales que desean sumergirse en la investigación avanzada y las aplicaciones que están dando forma al futuro de la inteligencia artificial.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación