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Temario del curso
Introducción a Federated Learning
- Resumen de Federated Learning conceptos
- Capacitación de modelos descentralizados frente a enfoques centralizados tradicionales
- Beneficios de Federated Learning en privacidad y seguridad de datos
Algoritmos básicos Federated Learning
- Introducción al promedio federado
- Implementación de un modelo simple Federated Learning
- Comparación de Federated Learning con el aprendizaje automático tradicional
Privacidad y seguridad de los datos en Federated Learning
- Comprender los problemas de privacidad de datos en la IA
- Técnicas para mejorar la privacidad en Federated Learning
- Métodos seguros de agregación y cifrado de datos
Aplicación práctica de Federated Learning
- Configuración de un entorno Federated Learning
- Creación y entrenamiento de un modelo Federated Learning
- Implementación Federated Learning en escenarios del mundo real
Desafíos y limitaciones de Federated Learning
- Manejo de datos que no son IID en Federated Learning
- Communication y problemas de sincronización
- Escalado Federated Learning para redes grandes
Casos de estudio y tendencias futuras
- Estudios de caso de implementaciones exitosas Federated Learning
- Explorando el futuro de Federated Learning
- Tendencias emergentes en IA que preserva la privacidad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con los principios de privacidad de datos
Audiencia
- Científicos de datos
- Entusiastas del aprendizaje automático
- Principiantes en IA
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 3200 € + IVA*
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