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UID:6337a607f15acec4442c44b7b17bf1b5@smartfactory-academy.de
SUMMARY:Datenschutz\, Effizienz & Skalierbarkeit: Die Zukunft des maschinel
 len Lernens mit Federated Learning
DESCRIPTION:In einer Welt\, in der Daten die Währung der Innovation sind\,
  stehen Unternehmen vor einem Dilemma: Wie können wir die immensen Datenme
 ngen\, die über verschiedene Standorte und Geräte verteilt sind\, nutzen\
 , ohne die Privatsphäre\, Datensicherheit und Souveränität zu opfern? Di
 e herkömmlichen zentralen KI-Modelle stoßen hier an ihre Grenzen\, denn s
 ie erfordern die riskante und oft unpraktikable Zentralisierung von sensibl
 en Informationen.\nUnser Kurs löst Ihr Problem - Sensible Daten bleiben do
 rt\, wo Sie entstehen\, können dennoch für KI Training genutzt werden. So
  entstehen Leistungsfähige\, robuste KI-Modelle aber nicht!\nDieser Kurs r
 ichtet sich an alle\, die die nächste Generation des maschinellen Lernens 
 verstehen und anwenden möchten. Statt Daten an einem zentralen Server zu s
 ammeln\, lernen Sie\, wie Sie mit Federated Learning eine dezentrale Lernar
 chitektur aufbauen. Hierbei trainieren die KI-Modelle lokal an den jeweilig
 en Datenquellen. Nur die Modell-Updates\, nicht die sensiblen Rohdaten\, we
 rden sicher und anonymisiert ausgetauscht. Das Ergebnis: Ein robustes und l
 eistungsfähiges globales Modell\, das von der Vielfalt der verteilten Date
 n profitiert\, ohne jemals deren Integrität zu gefährden.\nWas Sie lernen
  werden\nDieser praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf die Prinzipien
 \, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten von Federated Learning. A
 nhand von vielseitigen Beispielen aus der Fertigung  tauchen wir in die M
 aterie ein:\n\n\nGrundlagen des Federated Learning: Verstehen Sie das Konze
 pt von dezentralem Training\, die Rolle von Edge-Geräten und die Vorteile 
 gegenüber zentralen Ansätzen.\n\n\nArchitekturen und Algorithmen: Erfahre
 n Sie\, welche Architekturen existieren (z.B. Federated Averaging) und wie 
 Sie die Algorithmen für Ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen.\n\n\n
 Datenschutz und Sicherheit: Lernen Sie\, wie Techniken wie Differential Pri
 vacy und Secure Aggregation sicherstellen\, dass Ihre Daten auch während d
 es Trainings geschützt bleiben.\n\n\nPraktische Implementierung: Setzen Si
 e eigene Federated-Learning-Modelle mit gängigen Frameworks wie TensorFlow
  Federated oder PySyft um.\n\n\nDieser Kurs eröffnet Ihnen neue Wege\, um 
 KI-Lösungen zu entwickeln\, die den heutigen Anforderungen an Datenschutz\
 , Effizienz und Skalierbarkeit gerecht werden.\nSind Sie bereit\, die Zukun
 ft des maschinellen Lernens mitzugestalten?
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DTSTART:20260715T070000Z
DTEND:20260715T150000Z
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