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Temario del curso
Introducción al aprendizaje federado
- Descripción general de los conceptos del aprendizaje federado
- Entrenamiento descentralizado de modelos frente a enfoques centralizados tradicionales
- Beneficios del aprendizaje federado en la privacidad y seguridad de datos
Algoritmos básicos de aprendizaje federado
- Introducción al promedio 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
- Gestión de datos no IID 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 IA que preserva la privacidad
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con principios de privacidad de datos
Audiencia
- Científicos de datos
- Entusiastas del aprendizaje automático
- Principiantes en inteligencia artificial
14 Horas
