Administratieve informatie
| Titel | Federated Learning — Train diepe modellen |
| Looptijd | 150 min |
| Module | C |
| Type les | Praktisch |
| Focus | Technisch — Toekomstige AI |
| Onderwerp | Vooruitgang in ML-modellen door middel van een HC-lens — Een resultaatgericht onderzoek |
Sleutelwoorden
Gefedereerd leren, Tensorflow,
Leerdoelen
- Begrijpen hoe modellen te trainen met behulp van het Federated Learning framework
- Begrijpen hoe lokale gegevensdistributie van invloed is op het federated learning
- Vertrouwd raken met een high-level framework zoals TensorFlow
Verwachte voorbereiding
Leren van gebeurtenissen die moeten worden voltooid voordat
Verplicht voor studenten
- Studenten moeten een basiskennis hebben van deep learning concepten en technieken
- Basiskennis van deep learning training (SGD, backpropagation algoritme) en evaluatie technieken
Optioneel voor studenten
- Een beetje kennis van het TensorFlow framework en Python programmeertaal
Referenties en achtergronden voor studenten
Aanbevolen voor docenten
Instructies voor docenten
- Geef een hands-on lezing waar studenten kunnen leren van begeleide oefeningen
- Pop-up quizzen voorstellen
Omtrek
| Looptijd | Omschrijving | Concepten | Activiteit |
|---|---|---|---|
| 20 min. | Inleiding tot het kader: hoe een eenvoudig federatief leersysteem te coderen | Introductie van tools | Inleiding tot de belangrijkste tools |
| 60 min | Gefedereerde training: de makkelijke manier. Treinmodellen toepassen met federated learning op basis van iid lokale gegevens | Federated Average | Praktische sessie en werkvoorbeelden |
| 60 min | Gefedereerde opleiding: de harde manier. Hoe beïnvloedt heterogeniteit Federated Average en wat kunnen we doen | Uitdagingen in verband met Federated Learning | Praktische sessie en werkvoorbeelden |
| 10 min. | Conclusie, vragen en antwoorden | Samenvatting | Conclusies |
Erkenningen
Het Human-Centered AI Masters-programma werd mede gefinancierd door de Connecting Europe Facility van de Europese Unie in het kader van de subsidie CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.