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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Federado
- Visión general de los conceptos del Aprendizaje Federado.
- Entrenamiento descentralizado de modelos frente a enfoques centralizados tradicionales.
- Beneficios del Aprendizaje Federado en la privacidad y la seguridad de los datos.
Algoritmos básicos de Aprendizaje Federado
- Introducción al Promediado Federado (Federated Averaging).
- Implementación de un modelo simple de Aprendizaje Federado.
- Comparación del Aprendizaje Federado con el aprendizaje automático tradicional.
Privacidad y seguridad de datos en el Aprendizaje Federado
- Comprensión de las preocupaciones sobre la privacidad de los datos en la IA.
- Técnicas para mejorar la privacidad en el Aprendizaje Federado.
- Métodos de agregación segura y cifrado de datos.
Implementación práctica del Aprendizaje Federado
- Configuración de un entorno de Aprendizaje Federado.
- Construcción y entrenamiento de un modelo de Aprendizaje Federado.
- Despliegue del Aprendizaje Federado en escenarios del mundo real.
Desafíos y limitaciones del Aprendizaje Federado
- Manejo de datos no IID (no independiente e idénticamente distribuidos) en el Aprendizaje Federado.
- Problemas de comunicación y sincronización.
- Escalabilidad del Aprendizaje Federado para redes grandes.
Casos de estudio y tendencias futuras
- Casos de estudio de implementaciones exitosas de Aprendizaje Federado.
- Exploración del futuro del Aprendizaje Federado.
- Tendencias emergentes en la IA que preserva la privacidad.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con los principios de la privacidad de datos.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Entusiastas del aprendizaje automático.
- Principiantes en IA.
14 Horas
