یادگیری فدرال: تئوری و عملی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری اصول و معماری یادگیری فدرال
• تفکیک بین انواع مختلف رویکردهای یادگیری فدرال
• اعمال یادگیری فدرال در سناریوهای عملی و چارچوب‌های ترکیبی
• درک جنبه‌های حریم خصوصی، امنیت و ارتباطات در یادگیری فدرال

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین. آشنایی با برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های محبوب ML (مانند TensorFlow، PyTorch). هیچ دانش قبلی در زمینه یادگیری فدرال لازم نیست - این دوره ملزومات را پوشش خواهد داد.

توضیحات دوره

"یادگیری فدرال: تئوری و عملی" طراحی شده است تا یک مقدمه جامع بر یکی از هیجان‌انگیزترین و در حال تکامل‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین - یادگیری فدرال (FL) - در اختیار شما قرار دهد. در عصری که حریم خصوصی داده‌ به طور فزاینده‌ای اهمیت می‌یابد، FL راه‌حلی ارائه می‌دهد که امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را در منابع داده غیرمتمرکز، مانند تلفن‌های هوشمند یا کلاینت‌های محلی، بدون نیاز به اشتراک‌گذاری داده‌ حساس فراهم می‌کند.

این دوره با مبانی یادگیری ماشین شروع می‌شود تا پایه‌ای محکم را تضمین کند. سپس به مفاهیم اصلی یادگیری فدرال، از جمله انگیزه‌های پشت توسعه آن، انواع مختلف (افقی، عمودی و FL ترکیبی) و چگونگی مقایسه آن با رویکردهای سنتی یادگیری ماشین خواهید پرداخت.

تا هفته سوم، نه تنها تئوری را درک خواهید کرد، بلکه آماده پیاده‌سازی سیستم‌های FL از ابتدا و با استفاده از چارچوب‌های محبوب مانند FLOWER خواهید بود. شما موضوعات پیشرفته‌ای مانند فناوری‌های تقویت‌کننده حریم خصوصی، از جمله حریم خصوصی تفاضلی و رمزنگاری هومومورفیک را کاوش خواهید کرد و بینشی نسبت به چالش‌های عملی مانند انتخاب کلاینت و حملات وارون‌سازی گرادیان کسب خواهید کرد.

چه یک دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا کسی باشید که در مورد هوش مصنوعی حفظ‌کننده حریم خصوصی کنجکاو است، این دوره پایه نظری و مهارت‌های عملی لازم برای پیمایش در چشم‌انداز نوظهور یادگیری فدرال را ارائه می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است که می‌خواهند درک خود از یادگیری فدرال را عمیق‌تر کنند. همچنین برای متخصصانی که به دنبال اعمال تکنیک‌های یادگیری ماشین حفظ‌کننده حریم خصوصی در محیط‌های توزیع‌شده هستند، ایده‌آل است. چه با یادگیری ماشین آشنا باشید و چه تازه‌وارد به یادگیری فدرال باشید، این دوره بینش‌های ارزشمندی برای کسانی که به پیاده‌سازی عملی مدل‌های FL علاقه‌مندند ارائه می‌دهد.