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Débute 4 July 2025 13:58

Se termine 4 July 2025

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L'intelligence artificielle en première ligne : transformer la défense dans des environnements imprévisibles

Rejoignez-nous pour explorer l'intégration de pointe de l'apprentissage fédéré dans les stratégies de défense. Ce cours met en lumière comment les modèles d'apprentissage décentralisés s'adaptent en temps réel, même dans des environnements imprévisibles, tout en protégeant la confidentialité des données et en naviguant à travers les limites.
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Rejoignez-nous pour explorer l'intégration de pointe de l'apprentissage fédéré dans les stratégies de défense. Ce cours met en lumière comment les modèles d'apprentissage décentralisés s'adaptent en temps réel, même dans des environnements imprévisibles, tout en protégeant la confidentialité des données et en naviguant à travers les limites du réseau.

Élevez votre compréhension de l'impact transformateur de l'IA sur les opérations de défense grâce à ce programme engageant et perspicace disponible sur YouTube.

Programme

  • Introduction à l'IA et à la Défense
  • Aperçu de l'IA dans les opérations de défense modernes
    Principaux défis dans les environnements de défense
  • Comprendre l'apprentissage fédéré (FML)
  • Fondamentaux et architecture du FML
    Comparaison avec l'apprentissage automatique centralisé
  • Sécurité des données dans le FML
  • Techniques de préservation de la confidentialité
    Calcul multipartite sécurisé dans le FML
  • Adaptation du modèle en temps réel
  • Techniques d'apprentissage et d'adaptation en temps réel
    Gestion des environnements dynamiques et imprévisibles
  • Prise de décision décentralisée
  • Coordination et intégration des modèles distribués
    Études de cas de modèles décentralisés dans des contextes de défense
  • Opérer sous contraintes de réseau
  • Stratégies pour minimiser la communication
    Priorisation et synchronisation des mises à jour des modèles
  • Applications de FML en Défense
  • Détection des menaces et connaissance de la situation
    Systèmes autonomes et soutien à la décision tactique
  • Défis et considérations
  • Implications éthiques et biais dans l'IA de défense
    Limitations techniques et orientations futures
  • Projet de synthèse
  • Scénarios réels et mise en œuvre du FML dans les opérations de défense
    Présentations d'équipe et retour d'expérience entre pairs
  • Conclusion et tendances futures
  • Tendances émergentes de l'IA pour la défense
    L'avenir de l'apprentissage fédéré dans les applications militaires

Sujets

Informatique