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Federated Learning and Edge AI

 21 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 여러 에지 장치에서 AI 모델을 교육하는 동시에 데이터 개인 정보를 보호하기 위한 연합 학습 기술을 구현하려는 고급 수준의 AI 연구자, 데이터 과학자 및 보안 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Edge AI에서 연방 학습의 원리와 이점을 이해하십시오.
  • TensorFlow Federated 및 PyTorch를 사용하여 연합 학습 모델을 구현합니다.
  • 분산된 에지 장치에서 AI 교육을 최적화합니다.
  • 연합 학습에서 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결합니다.
  • 실제 애플리케이션에서 연방 학습 시스템을 배포하고 모니터링합니다.
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 분산 데이터 소스에서 개인 정보를 보호하는 머신 러닝과 협업 AI 솔루션을 위한 연합 학습 기술을 이해하고 구현하고자 하는 중급 수준의 AI 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 연합 학습의 핵심 개념과 이점을 이해합니다.
  • AI 모델에 대한 분산형 훈련 전략을 구현합니다.
  • 연합 학습 기술을 적용하여 데이터에 민감한 협업을 보호합니다.
  • 의료 및 금융 분야에서 연합 학습의 사례 연구와 실제 사례를 살펴보세요.
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 Hours
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.
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Federated Learning for Finance

 14 Hours
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.
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Federated Learning for Healthcare

 21 Hours
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.
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Advanced Federated Learning Techniques

 21 Hours
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.
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 Hours
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.
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Introduction to Federated Learning

 14 Hours
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.
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Federated Learning in IoT and Edge Computing

2025-05-19 10:00
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Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-06-30 10:00
14 hours
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₩ 5000000 (Online)

Federated Learning for Finance

2025-07-14 10:00
14 hours
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₩ 5000000 (Online)

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