In einer Welt, in der Daten die Währung der Innovation sind, stehen Unternehmen vor einem Dilemma: Wie können wir die immensen Datenmengen, die über verschiedene Standorte und Geräte verteilt sind, nutzen, ohne die Privatsphäre, Datensicherheit und Souveränität zu opfern? Die herkömmlichen zentralen KI-Modelle stoßen hier an ihre Grenzen, denn sie erfordern die riskante und oft unpraktikable Zentralisierung von sensiblen Informationen.

Unser Kurs löst Ihr Problem – Sensible Daten bleiben dort, wo Sie entstehen, können dennoch für KI Training genutzt werden. So entstehen Leistungsfähige, robuste KI-Modelle aber nicht!

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die nächste Generation des maschinellen Lernens verstehen und anwenden möchten. Statt Daten an einem zentralen Server zu sammeln, lernen Sie, wie Sie mit Federated Learning eine dezentrale Lernarchitektur aufbauen. Hierbei trainieren die KI-Modelle lokal an den jeweiligen Datenquellen. Nur die Modell-Updates, nicht die sensiblen Rohdaten, werden sicher und anonymisiert ausgetauscht. Das Ergebnis: Ein robustes und leistungsfähiges globales Modell, das von der Vielfalt der verteilten Daten profitiert, ohne jemals deren Integrität zu gefährden.

Was Sie lernen werden

Dieser praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf die Prinzipien, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten von Federated Learning. Anhand von vielseitigen Beispielen aus der Fertigung  tauchen wir in die Materie ein:

• Grundlagen des Federated Learning: Verstehen Sie das Konzept von dezentralem Training, die Rolle von Edge-Geräten und die Vorteile gegenüber zentralen Ansätzen.

• Architekturen und Algorithmen: Erfahren Sie, welche Architekturen existieren (z.B. Federated Averaging) und wie Sie die Algorithmen für Ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen.

• Datenschutz und Sicherheit: Lernen Sie, wie Techniken wie Differential Privacy und Secure Aggregation sicherstellen, dass Ihre Daten auch während des Trainings geschützt bleiben.

• Praktische Implementierung: Setzen Sie eigene Federated-Learning-Modelle mit gängigen Frameworks wie TensorFlow Federated oder PySyft um.

Dieser Kurs eröffnet Ihnen neue Wege, um KI-Lösungen zu entwickeln, die den heutigen Anforderungen an Datenschutz, Effizienz und Skalierbarkeit gerecht werden.

Sind Sie bereit, die Zukunft des maschinellen Lernens mitzugestalten?