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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Federado
- Resumen de los conceptos del Aprendizaje Federado
- Entrenamiento de modelos descentralizados frente a enfoques tradicionales centralizados
- Beneficios del Aprendizaje Federado en privacidad y seguridad de datos
Algoritmos básicos de Aprendizaje Federado
- Introducción al Promediado 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 de privacidad de datos en 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 próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con los principios de la privacidad de los datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Entusiastas del aprendizaje automático
- Principiantes en IA
14 Horas
