Kerangka Materi

Pengantar Federated Learning

  • Ikhtisar Federated Learning
  • Konsep dan manfaat utama
  • Federated Learning vs. pembelajaran mesin tradisional

Privasi dan Keamanan Data dalam AI

  • Memahami masalah privasi data dalam AI
  • Kerangka regulasi dan kepatuhan (misalnya, GDPR)
  • Pengantar teknik menjaga privasi

Federated Learning Teknik

  • Implementasi Federated Learning dengan Python dan PyTorch
  • Membangun model pelestarian privasi menggunakan kerangka kerja Federated Learning
  • Tantangan dalam Federated Learning: komunikasi, komputasi, dan keamanan

Aplikasi Dunia Nyata dari Federated Learning

  • Federated Learning dalam perawatan kesehatan
  • Federated Learning di bidang keuangan dan perbankan
  • Federated Learning di perangkat seluler dan IoT

Topik Lanjutan di Federated Learning

  • Menjelajahi Privasi Diferensial di Federated Learning
  • Teknik Agregasi dan Enkripsi yang Aman
  • Arah masa depan dan tren yang muncul

Studi Kasus dan Aplikasi Praktis

  • Studi kasus: Implementasi Federated Learning dalam lingkungan layanan kesehatan
  • Latihan langsung dengan kumpulan data dunia nyata
  • Aplikasi praktis dan pekerjaan proyek

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang dasar-dasar pembelajaran mesin
  • Pengetahuan dasar tentang prinsip privasi data
  • Pengalaman dengan pemrograman Python

Hadirin

  • Insinyur privasi
  • Spesialis etika AI
  • Petugas privasi data
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.

Kursus Mendatang

Federated Learning untuk AI yang Menjaga Privasi

2025-10-27 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Federated Learning untuk AI yang Menjaga Privasi

2025-11-10 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Federated Learning untuk AI yang Menjaga Privasi

2025-11-24 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Federated Learning untuk AI yang Menjaga Privasi

2025-12-08 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Kursus Terkait

Teknik Lanjut Federated Learning

21 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik mutakhir Federated Learning dan menerapkannya pada proyek AI skala besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Optimalkan algoritma Federated Learning untuk meningkatkan kinerja.
  • Menangani distribusi data non-IID di Federated Learning.
  • Sistem skala Federated Learning untuk penerapan skala besar.
  • Tangani privasi, keamanan, dan pertimbangan etika dalam skenario lanjutan Federated Learning.
Baca selengkapnya...

Pengenalan Federated Learning

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar Federated Learning dan aplikasi praktisnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami prinsip Federated Learning.
  • Terapkan algoritma dasar Federated Learning.
  • Atasi masalah privasi data menggunakan Federated Learning.
  • Integrasikan Federated Learning ke dalam alur kerja AI yang ada.
Baca selengkapnya...

Federated Learning dan Edge AI

21 Jam

Pelatihan ini dibimbing instruktur, dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, data scientist, dan ahli keamanan yang ingin menerapkan teknik federated learning untuk melatih model AI di beberapa perangkat edge sambil mempertahankan privasi data.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami prinsip dan manfaat federated learning di Edge AI.
  • Mengimplementasikan model federated learning menggunakan TensorFlow Federated dan PyTorch.
  • Memaksimalkan pelatihan AI di perangkat edge yang terdistribusi.
  • Menangani tantangan privasi data dan keamanan di federated learning.
  • Menyiapkan dan memantau sistem federated learning di aplikasi dunia nyata.
Baca selengkapnya...

Federated Learning untuk Keuangan

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik Federated Learning untuk meningkatkan privasi data dan AI kolaboratif dalam industri keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam keuangan.
  • Terapkan model Federated Learning untuk aplikasi keuangan yang menjaga privasi.
  • Menganalisis data keuangan secara kolaboratif tanpa mengorbankan privasi.
  • Terapkan Federated Learning pada skenario keuangan dunia nyata, seperti deteksi penipuan dan manajemen risiko.
Baca selengkapnya...

Federated Learning untuk Kesehatan

21 Jam

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning pada skenario perawatan kesehatan, memastikan privasi data dan kolaborasi efektif lintas institusi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami peran Federated Learning dalam perawatan kesehatan.
  • Terapkan model Federated Learning sambil memastikan privasi data pasien.
  • Berkolaborasi dalam pelatihan model AI di berbagai institusi perawatan kesehatan.
  • Terapkan Federated Learning pada studi kasus perawatan kesehatan di dunia nyata.
Baca selengkapnya...

Federated Learning di IoT dan Edge Computing

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan Federated Learning untuk mengoptimalkan solusi IoT dan komputasi tepi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning dalam IoT dan komputasi tepi.
  • Terapkan model Federated Learning pada perangkat IoT untuk pemrosesan AI yang terdesentralisasi.
  • Kurangi latensi dan tingkatkan pengambilan keputusan waktu nyata di lingkungan komputasi tepi.
  • Atasi tantangan terkait privasi data dan kendala jaringan dalam sistem IoT.
Baca selengkapnya...

Federated Learning for Secure AI Collaboration

14 Jam

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, diadakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional AI dan data tingkat menengah yang ingin memahami dan mengimplementasikan teknik federated learning untuk machine learning yang melindungi privasi dan solusi AI kolaboratif di berbagai sumber data terdistribusi.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

  • Memahami konsep inti dan manfaat dari federated learning.
  • Mengimplementasikan strategi pelatihan terdistribusi untuk model AI.
  • Menerapkan teknik federated learning untuk kolaborasi yang memerlukan keamanan data sensitif.
  • Mengkaji studi kasus dan contoh praktis dari federated learning di bidang kesehatan dan keuangan.
Baca selengkapnya...

Kategori Terkait

Federated Learning
Federated Learning