Einführung & Potenziale von Federated Learning

Federated Learning eröffnet neue Wege im Bereich Künstliche Intelligenz und Deep Learning. Anstatt Daten zentral zu sammeln, werden Modelle direkt auf den Endgeräten – etwa Maschinen oder Sensoren – weitertrainiert. So entstehen hochangepasste Modelle, die sich kontinuierlich an reale Bedingungen anpassen, ohne dass sensible Daten das Gerät verlassen.

Dieser Ansatz bietet entscheidende Vorteile: maximale Individualisierung, verbesserte Datensicherheit und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Im Webinar erhalten Sie eine praxisnahe Einführung in die Funktionsweise von Federated Learning und erfahren, wie Unternehmen dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern können. Anwendungsbeispiele reichen von Predictive Maintenance über Qualitätskontrolle in der Fertigung bis zur Optimierung komplexer Lieferketten.