대한민국 Federated Learning 과정

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 이 교육은, AI 모델을 여러 에지 디바이스에서 학습하면서 데이터 프라이버시를 유지하기 위해 페더레이티드 러닝 기술을 구현하고자 하는 고급 AI 연구자, 데이터 과학자, 보안 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 에지 AI에서의 페더레이티드 러닝의 원칙과 이점을 이해합니다.
• TensorFlow Federated와 PyTorch를 사용하여 페더레이티드 러닝 모델을 구현합니다.
• 분산된 에지 디바이스에서 AI 학습을 최적화합니다.
• 페더레이티드 러닝에서 데이터 프라이버시와 보안 도전에 대처합니다.
• 실세계 응용에서 페더레이티드 러닝 시스템을 배포하고 모니터링합니다.

이 인스트럭터-리드, 라이브 교육과정은 개인정보 보호 머신러닝 및 협력 AI 솔루션을 위해 분산 데이터 소스에서 연방 학습 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 AI 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 온라인 또는 오프라인에서 진행됩니다.

이 교육과정을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일:

• 연방 학습의 핵심 개념과 이점을 이해합니다.
• AI 모델의 분산 학습 전략을 구현합니다.
• 연방 학습 기법을 사용하여 데이터 민감한 협업을 보안합니다.
• 의료 및 금융 분야에서 연방 학습의 사례 연구와 실용적인 예시를 탐구합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
• IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 금융 산업에서 데이터 개인 정보 보호 및 협업 AI를 강화하기 위해 Federated Learning 기술을 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• 개인 정보를 보호하는 금융 애플리케이션을 위한 Federated Learning 모델을 구현합니다.
• 개인정보를 침해하지 않고 재무 데이터를 협업적으로 분석하세요.
• 사기 탐지 및 위험 관리와 같은 실제 재무 시나리오에 Federated Learning을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 의료 시나리오에 적용하여 기관 간 데이터 개인 정보 보호 및 효과적인 협업을 보장하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의료에서 Federated Learning의 역할을 이해하세요.
• 환자 데이터 개인 정보 보호를 보장하면서 Federated Learning 모델을 구현합니다.
• 여러 의료 기관에서 AI 모델 훈련에 협력합니다.
• Federated Learning을 실제 의료 사례 연구에 적용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최첨단 Federated Learning 기술을 습득하고 이를 대규모 AI 프로젝트에 적용하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 성능 향상을 위해 Federated Learning 알고리즘을 최적화하세요.
• Federated Learning에서 비 IID 데이터 분포를 처리합니다.
• 대규모 배포를 위한 Federated Learning 시스템 확장.
• 고급 Federated Learning 시나리오에서 개인 정보 보호, 보안 및 윤리적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 개발에서 데이터 개인 정보 보호를 보장하기 위해 Federated Learning을 이해하고 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• Federated Learning 기술을 사용하여 개인 정보를 보호하는 머신 러닝 모델을 구현합니다.
• 분산형 AI 훈련에서 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
• 다양한 산업의 실제 시나리오에 Federated Learning을 적용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning의 기본 사항과 실제 응용 프로그램을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Federated Learning의 원리를 이해하세요.
• 기본 Federated Learning 알고리즘을 구현합니다.
• Federated Learning을 사용하여 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하세요.
• Federated Learning을 기존 AI 워크플로에 통합합니다.