چرا یادگیری فدرال؟

در عصری که حریم خصوصی داده‌ها بیش از هر زمان دیگری اهمیت یافته است، یادگیری فدرال (FL) راه‌حلی نوآورانه ارائه می‌دهد. این رویکرد امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را بر روی منابع داده غیرمتمرکز، مانند تلفن‌های هوشمند یا کلاینت‌های محلی، بدون نیاز به اشتراک‌گذاری داده‌های حساس فراهم می‌کند. اگر به دنبال درک عمیق و عملی از این حوزه هیجان‌انگیز در یادگیری ماشین هستید، این دوره برای شما طراحی شده است.

آنچه خواهید آموخت:

• آشنایی با مبانی و معماری یادگیری فدرال
• تمایز بین انواع مختلف رویکردهای یادگیری فدرال (افقی، عمودی و ترکیبی)
• کاربرد عملی یادگیری فدرال در سناریوها و چارچوب‌های ترکیبی
• درک جنبه‌های حریم خصوصی، امنیت و ارتباطات در یادگیری فدرال

پیش‌نیازها:

• درک پایه از مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های محبوب ML (مانند TensorFlow، PyTorch)
• بدون نیاز به دانش قبلی یادگیری فدرال - این دوره اصول اولیه را پوشش می‌دهد.

سرفصل‌های کلیدی دوره:

این دوره با مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین آغاز می‌شود تا پایه‌ای مستحکم ایجاد کند. سپس به قلب یادگیری فدرال خواهیم پرداخت، شامل انگیزه‌های پشت توسعه آن، انواع مختلف (افقی، عمودی و FL ترکیبی) و مقایسه آن با رویکردهای سنتی یادگیری ماشین.

در ادامه، نه تنها تئوری را درک خواهید کرد، بلکه آماده پیاده‌سازی سیستم‌های FL از ابتدا و با استفاده از چارچوب‌های محبوب مانند FLOWER خواهید شد. مباحث پیشرفته‌ای مانند فناوری‌های ارتقاء دهنده حریم خصوصی، از جمله حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) و رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption) را بررسی خواهید کرد و همچنین به چالش‌های عملی مانند انتخاب کلاینت و حملات وارونگی گرادیان (gradient inversion attacks) خواهیم پرداخت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

چه یک دانشمند داده، چه یک مهندس یادگیری ماشین، یا فردی کنجکاو در مورد هوش مصنوعی حافظ حریم خصوصی باشید، این دوره مبانی نظری و مهارت‌های عملی لازم برای پیمایش در چشم‌انداز رو به رشد یادگیری فدرال را ارائه می‌دهد.