Kerangka Materi

Pendahuluan tentang Federated Learning

  • Apa itu federated learning dan bagaimana cara kerjanya berbeda dari centralized learning?
  • Keunggulan federated learning untuk kolaborasi AI yang aman
  • Kasus penggunaan dan aplikasi dalam sektor data sensitif

Komponen Inti dari Federated Learning

  • Data federated, klien, dan agregasi model
  • Protokol komunikasi dan pembaruan
  • Mengatasi heterogenitas dalam lingkungan federated

Keamanan Data dan Keamanan dalam Federated Learning

  • Minimasi data dan prinsip-prinsip privasi
  • Teknik untuk menjaga keamanan pembaruan model (misalnya, differential privacy)
  • Federated learning dalam keterangan dengan peraturan perlindungan data

Mengimplementasikan Federated Learning

  • Menyiapkan lingkungan federated learning
  • Latihan model terdistribusi dengan kerangka federated
  • Pertimbangan kinerja dan akurasi

Federated Learning dalam Kesehatan

  • Berbagi data secara aman dan keprihatinan privasi dalam kesehatan
  • AI kolaboratif untuk penelitian medis dan diagnosis
  • Studi kasus: federated learning dalam pemeriksaan gambar dan diagnosis medis

Federated Learning dalam Keuangan

  • Menggunakan federated learning untuk pemodelan keuangan yang aman
  • Deteksi penipuan dan analisis risiko dengan pendekatan federated
  • Studi kasus dalam kolaborasi data aman di lembaga keuangan

Tantangan dan Masa Depan Federated Learning

  • Tantangan teknis dan operasional dalam federated learning
  • Tren masa depan dan perkembangan dalam AI federated
  • Mengungkap kesempatan federated learning di berbagai industri

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar tentang konsep machine learning
  • Kenalannya dengan dasar-prinsip privasi dan keamanan data

Audience

  • Data scientist dan peneliti AI yang berfokus pada machine learning yang mempertahankan privasi
  • Profesional kesehatan dan keuangan yang menangani data sensitif
  • Manajer IT dan compliance yang tertarik pada metode kolaborasi AI yang aman
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.

Kursus Mendatang

Federated Learning for Secure AI Collaboration

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

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-11-13 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-11-27 09:30
14 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
40300000 IDR (Online)
40300000 IDR (Ruang Kelas)

Federated Learning for Secure AI Collaboration

2025-12-11 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 untuk AI yang Menjaga Privasi

 14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan Federated Learning untuk memastikan privasi data dalam pengembangan AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami prinsip dan manfaat Federated Learning.
  • Terapkan model pembelajaran mesin yang menjaga privasi menggunakan teknik Federated Learning.
  • Atasi tantangan privasi data dalam pelatihan AI yang terdesentralisasi.
  • Terapkan Federated Learning dalam skenario dunia nyata di berbagai industri.
Baca selengkapnya...

Kategori Terkait

Federated Learning
Federated Learning