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Schulungsübersicht
Einführung in das verteilte Lernen
- Übersicht über verteiltes Lernen
- Wichtige Konzepte und Vorteile
- Vertes Lernen im Vergleich zu traditionellem maschinellem Lernen
Datenschutz und Sicherheit in KI-Systemen
- Verständnis von Datenschutzbedenken in KI
- Regulatorische Rahmenwerke und Compliance (z. B. DSGVO)
- Einführung in datenschutzfreundliche Techniken
Techniken des verteilten Lernens
- Implementierung von verteiltem Lernen mit Python und PyTorch
- Aufbau datenschutzfreundlicher Modelle mit verteilten Lern-Frameworks
- Herausforderungen beim verteilten Lernen: Kommunikation, Rechenleistung und Sicherheit
Praktische Anwendungen des verteilten Lernens
- Verteiltes Lernen im Gesundheitswesen
- Verteiltes Lernen in der Finanz- und Bankbranche
- Verteiltes Lernen auf Mobilgeräten und IoT-Geräten
Fortgeschrittene Themen des verteilten Lernens
- Erforschung von Differential Privacy im verteilten Lernen
- Sichere Aggregation und Verschlüsselungstechniken
- Zukünftige Entwicklungen und aufkommende Trends
Fallbeispiele und praktische Anwendungen
- Fallstudie: Implementierung von verteiltem Lernen im Gesundheitswesen
- Praktische Übungen mit realen Datensätzen
- Praktische Anwendungen und Projektarbeiten
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlagenverständnis des maschinellen Lernens
- Grundkenntnisse der Prinzipien des Datenschutzes
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
Zielgruppe
- Datenschutz-Ingenieur:innen
- Spezialist:innen für KI-Ethik
- Datenschutzbeauftragte
14 Stunden