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Federated Learning in IoT and Edge Computing

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar Federated Learning para optimizar las soluciones de IoT y edge computing.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los principios y beneficios de Federated Learning en IoT y edge computing.
  • Implemente Federated Learning modelos en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
  • Reduzca la latencia y mejore la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
  • Aborde los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en los sistemas de IoT.
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Federated Learning for Finance

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning técnicas para mejorar la privacidad de los datos y la IA colaborativa en la industria financiera.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios y beneficios de Federated Learning en las finanzas.
  • Implemente Federated Learning modelos para aplicaciones financieras que preserven la privacidad.
  • Analice los datos financieros de forma colaborativa sin comprometer la privacidad.
  • Aplique Federated Learning a escenarios financieros del mundo real, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
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Federated Learning for Healthcare

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar Federated Learning a escenarios de atención médica, lo que garantiza la privacidad de los datos y la colaboración efectiva entre instituciones.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender el papel de Federated Learning en la atención médica.
  • Implemente modelos Federated Learning al tiempo que garantiza la privacidad de los datos del paciente.
  • Colabore en el entrenamiento de modelos de IA en múltiples instituciones de atención médica.
  • Aplique Federated Learning a estudios de casos de atención médica del mundo real.
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Advanced Federated Learning Techniques

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas de vanguardia Federated Learning y aplicarlas a proyectos de IA a gran escala.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Optimice los algoritmos Federated Learning para mejorar el rendimiento.
  • Maneja distribuciones de datos que no son IID en Federated Learning.
  • Escalar Federated Learning sistemas para implementaciones a gran escala.
  • Aborde la privacidad, la seguridad y las consideraciones éticas en escenarios avanzados Federated Learning.
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Federated Learning for Privacy-Preserving AI

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar Federated Learning para garantizar la privacidad de los datos en el desarrollo de la IA.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios y beneficios de Federated Learning.
  • Implemente modelos de aprendizaje automático que preserven la privacidad mediante técnicas Federated Learning.
  • Aborde los desafíos de la privacidad de los datos en el entrenamiento descentralizado de IA.
  • Aplique Federated Learning en escenarios del mundo real en varios sectores.
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Introduction to Federated Learning

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de Federated Learning y sus aplicaciones prácticas.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los principios de Federated Learning.
  • Implementar algoritmos básicos Federated Learning.
  • Aborde los problemas de privacidad de datos utilizando Federated Learning.
  • Integre Federated Learning en los flujos de trabajo de IA existentes.
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