Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til Federated Learning i helsevesenet
- Oversikt over Federated Learning konsepter og applikasjoner
- Utfordringer ved å bruke Federated Learning på helsedata
- Sentrale fordeler og brukssaker i helsesektoren
Sikre datavern og sikkerhet
- Bekymringer om personvern for pasientdata i AI-modeller
- Implementering av sikre Federated Learning protokoller
- Etiske betraktninger i helsevesenets databehandling
Samarbeidsmodellopplæring på tvers av institusjoner
- Federated Learning arkitekturer for samarbeid med flere institusjoner
- Deling og opplæring av AI-modeller uten datadeling
- Å overvinne utfordringer i tverrinstitusjonelle samarbeid
Real-World Case Studies
- Kasusstudie: Federated Learning i medisinsk bildediagnostikk
- Kasusstudie: Federated Learning for prediktiv analyse i helsevesenet
- Praktiske anvendelser og lærdom
Implementering av Federated Learning i helsetjenester
- Verktøy og rammeverk for helsespesifikke Federated Learning
- Integrering Federated Learning med eksisterende helsevesen
- Evaluering av ytelsen og virkningen av Federated Learning modeller
Fremtidige trender i Federated Learning for helsetjenester
- Nye teknologier og deres innvirkning på AI i helsevesenet
- Fremtidige retninger for Federated Learning i helsevesenet
- Utforske muligheter for innovasjon og forbedring
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Erfaring med maskinlæring eller AI i helsevesenet
- Forståelse av personvern og etiske hensyn til pasientdata
- Ferdighet i Python programmering
Publikum
- Dataforskere i helsevesenet
- Bioinformatikkspesialister
- AI-utviklere i helsevesenet
21 timer
