Federated Learning for Secure AI Collaboration Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik mutakhir Federated Learning dan menerapkannya pada proyek AI skala besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Optimalkan algoritma Federated Learning untuk meningkatkan kinerja.
• Menangani distribusi data non-IID di Federated Learning.
• Sistem skala Federated Learning untuk penerapan skala besar.
• Tangani privasi, keamanan, dan pertimbangan etika dalam skenario lanjutan Federated Learning.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar Federated Learning dan aplikasi praktisnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Federated Learning.
• Terapkan algoritma dasar Federated Learning.
• Atasi masalah privasi data menggunakan Federated Learning.
• Integrasikan Federated Learning ke dalam alur kerja AI yang ada.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, ilmuwan data, dan spesialis keamanan yang ingin menerapkan teknik pembelajaran terfederasi untuk melatih model AI di berbagai perangkat tepi sambil menjaga privasi data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat pembelajaran terfederasi dalam Edge AI.
• Menerapkan model pembelajaran terfederasi menggunakan Federated TensorFlow dan PyTorch.
• Optimalkan pelatihan AI di seluruh perangkat tepi yang terdistribusi.
• Atasi tantangan privasi dan keamanan data dalam pembelajaran terfederasi.
• Terapkan dan pantau sistem pembelajaran terfederasi dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik Federated Learning untuk meningkatkan privasi data dan AI kolaboratif dalam industri keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam keuangan.
• Terapkan model Federated Learning untuk aplikasi keuangan yang menjaga privasi.
• Menganalisis data keuangan secara kolaboratif tanpa mengorbankan privasi.
• Terapkan Federated Learning pada skenario keuangan dunia nyata, seperti deteksi penipuan dan manajemen risiko.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning pada skenario perawatan kesehatan, memastikan privasi data dan kolaborasi efektif lintas institusi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran Federated Learning dalam perawatan kesehatan.
• Terapkan model Federated Learning sambil memastikan privasi data pasien.
• Berkolaborasi dalam pelatihan model AI di berbagai institusi perawatan kesehatan.
• Terapkan Federated Learning pada studi kasus perawatan kesehatan di dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning untuk mengoptimalkan solusi IoT dan komputasi tepi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam IoT dan komputasi tepi.
• Terapkan model Federated Learning pada perangkat IoT untuk pemrosesan AI yang terdesentralisasi.
• Kurangi latensi dan tingkatkan pengambilan keputusan waktu nyata di lingkungan komputasi tepi.
• Atasi tantangan terkait privasi data dan kendala jaringan dalam sistem IoT.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan Federated Learning untuk memastikan privasi data dalam pengembangan AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning.
• Terapkan model pembelajaran mesin yang menjaga privasi menggunakan teknik Federated Learning.
• Atasi tantangan privasi data dalam pelatihan AI yang terdesentralisasi.
• Terapkan Federated Learning dalam skenario dunia nyata di berbagai industri.