Dieses Seminar bietet eine Einführung in die Grundlagen des Federated Learnings. Dabei handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Daten dezentral auf verschiedenen Geräten oder Servern verarbeitet werden, anstatt zentral an einem Ort gesammelt zu werden. Durch diese dezentrale Verarbeitung bleiben die Daten auf den einzelnen Geräten oder Servern und werden nicht an eine zentrale Einheit übertragen. Dies bietet Vorteile in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit.
In diesem Seminar werden die grundlegenden Konzepte des Federated Learnings vermittelt, wie zum Beispiel die Funktionsweise, Anwendungsgebiete und Vorteile dieser Methode. Außerdem werden praktische Beispiele und Anwendungsfälle vorgestellt, um das Verständnis zu vertiefen.
Warum sollten Sie dieses Seminar buchen? Immer mehr Unternehmen und Organisationen setzen auf Federated Learning, um ihre Daten zu schützen und gleichzeitig von den Vorteilen des maschinellen Lernens zu profitieren. Mit diesem Seminar erhalten Sie das nötige Wissen, um diese Methode in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Organisation erfolgreich einzusetzen. Sie lernen, wie Sie Daten dezentral verarbeiten und trotzdem aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Dieses Seminar ist ideal für Datenwissenschaftler, Entwickler, Entscheidungsträger und alle, die ihr Wissen über Federated Learning erweitern möchten.