MTI881-É27 - Apprentissage fédéré et intelligence artificielle décentralisée

Ce cours vise à familiariser l’étudiante ou l'étudiant avec les principaux concepts liés aux technologies d'apprentissage fédéré (FL) et de l'intelligence artificielle (IA) décentralisée.

Au terme de ce cours, l’étudiante ou l'étudiant sera en mesure d’expliquer les fondements de l'apprentissage fédéré : entraînement local, communication des mises à jour de poids, agrégation et génération du modèle global. Il ou elle sera également en mesure de concevoir un projet axé sur les technologies d'apprentissage fédéré avec la mise en œuvre d'une application IA décentralisée avec des systèmes à code source ouvert.

Algorithme FedAvg; cadriciels de FL; récompenses pour l’entraînement; FL vertical et horizontal; agrégation tolérante aux pannes byzantines; apprentissage fractionné; distribution de données non-indépendantes et non-identiquement distribuées (non-IID); empoisonnement de données; confidentialité différentielle.