Đăng ký ngay tại: https://bit.ly/Ai4youngster
Dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện đại, nhưng thách thức lớn nhất của kỷ nguyên kỹ thuật số chính là đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu. Phương pháp học liên kết (Federated Learning) được coi là một trong những giải pháp tốt nhất giải quyết thách thức trên bởi cho phép AI học hỏi từ dữ liệu mà không làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư.
Federated Learning là một phương pháp học máy tiên tiến, trong đó các mô hình được đào tạo trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ với dữ liệu cục bộ mà không cần trao đổi dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dữ liệu nhạy cảm và yêu cầu bảo mật cao.
Những ứng dụng của Federated Learning phải kể đến như:
Điện thoại thông minh: Các ứng dụng như dự đoán từ, nhận dạng khuôn mặt để đăng nhập, và nhận dạng giọng nói khi sử dụng Siri hoặc Google Assistant đều dựa trên Federated Learning.
Giao thông vận tải: Áp dụng Federated Learning trong lĩnh vực xe tự lái, giúp xe tự lái liên tục cập nhật và thích nghi với môi trường xung quanh trong thời gian thực, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy.
Chăm sóc sức khỏe: Federated Learning giải quyết được vấn đề bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu bệnh nhân. Nhờ đó, các cơ sở y tế tư nhân có thể hợp tác với nhau, sử dụng dữ liệu chung một cách an toàn để cải thiện chất lượng chẩn đoán và điều trị.
Đối với những bạn đang theo học ngành Công nghệ thông tin, đặc biệt là ngành AI chắc chắn không thể bỏ lỡ những kiến thức bổ ích từ topic FEDERATED LEARNING DISCUSSION AND DIRECTIONS được chia sẻ bởi diễn giả:
Anh Quách Đằng Giang – Data Engineer tại FPT Software
Từng là sinh viên xuất sắc, giành nhiều học bổng tại trường đại học Bách Khoa
Thành thạo về code mobile app, code game, develope AI model, develope Python package, viết blog, viết tool tự động hóa crawl dữ liệu…
Đạt nhiều thành tích cao trong công việc tại FPT Software
Tại buổi chia sẻ, bạn sẽ được:
Tìm hiểu những thành phần cơ bản trong một hệ học máy phân tán
Nắm được một số thông tin về học máy phân tán và bài toán về đo độ đóng góp trong hệ học máy phân tán
Tìm hiểu vấn đề tìm kiếm dữ liệu cho hệ học máy phân tán/ vấn đề về framework và hiện thực hoá hệ học máy phân tán
Minigame với quà tặng hấp dẫn lên đến 1.000.000 đồng
Thông tin chương trình:
Thời gian: 19h00 tối thứ 6 ngày 14/6/2024
Hình thức: Online trên Microsoft Teams
Cách thức đăng ký:
Điền thông tin và nhận link Teams để tham dự chương trình. Rất nhiều điều thú vị đang đợi bạn, đăng ký ngay!
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://httt.uit.edu.vn/webinar-federated-learning-discussion-and-directions/
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin