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Course Outline
Federation Learning 소개
- Federation Learning이 중앙 집중형 학습과 어떻게 다른지, 그리고 그 정의는 무엇인가?
- 보안 AI 협업을 위한 Federation Learning의 이점
- 민감한 데이터 분야에서의 사용 사례 및 응용 프로그램
Federation Learning의 핵심 구성 요소
- Federation 데이터, 클라이언트 및 모델 집계
- 통신 프로토콜 및 업데이트
- Federation 환경에서의 이질성 처리
Federation Learning의 데이터 프라이버시 및 보안
- 데이터 최소화 및 프라이버시 원칙
- 모델 업데이트 보안 기술 (예: 차등 프라이버시)
- 데이터 보호 규정을 준수하는 Federation Learning
Federation Learning 구현
- Federation Learning 환경 설정
- Federation 프레임워크를 통한 분산 모델 학습
- 성능 및 정확도 고려 사항
의료 분야에서의 Federation Learning
- 의료 분야에서의 보안 데이터 공유 및 프라이버시 문제
- 의료 연구 및 진단을 위한 협업 AI
- 의료 영상 및 진단에서의 Federation Learning 사례 연구
금융 분야에서의 Federation Learning
- 보안 금융 모델링을 위한 Federation Learning 사용
- Federation 접근법으로 인한 부정행위 탐지 및 위험 분석
- 금융 기관 내에서 보안 데이터 협업을 위한 사례 연구
Federation Learning의 도전 과제 및 미래
- Federation Learning의 기술적 및 운영적 도전 과제
- Federation AI의 미래 동향 및 발전 사항
- 산업 전반에 걸쳐 Federation Learning의 기회 탐색
요약 및 다음 단계
Requirements
필수 사항
- 기초적인 머신러닝 개념 이해
- 데이터 프라이버시 및 보안 기본 이해
대상자
- 프라이버시 보존 머신러닝에 중점을 둔 데이터 과학자 및 AI 연구자
- 민감한 데이터를 다루는 의료 및 금융 전문가
- 안전한 AI 협업 방법을 원하는 IT 및 준수 관리자
14 Hours