Quaderni di Studio su Federated Learning: Fondamenti, Algoritmi, Sicurezza e Applicazioni.
Una Collana Completa dedicata alla formazione nel campo del Federated Learning.
Un percorso di apprendimento approfondito, strutturato in cinque volumi, progettato per guidare il lettore attraverso una progressione logica e completa nel campo del Federated Learning.
LA SERIE
Un Percorso Completo nel Federated Learning
La serie "Federated Learning" si compone di cinque volumi che forniscono una progressione logica e completa nel campo del Federated Learning. Dal primo volume sui fondamenti teorici all'ultimo sulla sinergia con i Large Language Models, la collana offre una visione completa e approfondita delle potenzialità del Federated Learning.
Volume 1
Federated Learning: Fondamenti Teorici e Architetture
Gennaio 2025
Volume 2
Algoritmi Avanzati nel Federated Learning
Giugno 2025
Volume 3
Privacy e Sicurezza nel Federated Learning
Dicembre 2025
Volume 4
Implementazioni Pratiche e Casi Studio
Giugno 2026
Volume 5
Federated Learning per Large Language Models
Dicembre 2026
VOLUME 1 - DISPONIBILE ORA
Il Primo Volume della Serie
"Federated Learning: Fondamenti Teorici e Architetture" offre una solida introduzione al Federated Learning, esplorando i principi fondamentali e le diverse architetture utilizzate, inclusi i modelli con server centrali e quelli di Federated Learning decentralizzato.
Questo volume costituisce la base essenziale per comprendere le fondamenta teoriche e pratiche del FL, preparando il lettore per le trattazioni più avanzate nei volumi successivi.
Obiettivi di Apprendimento
• Comprendere i principi fondamentali e le motivazioni del Federated Learning
• Padroneggiare le diverse architetture e i loro trade-off
• Acquisire solide basi matematiche e algoritmiche
• Sviluppare competenze pratiche attraverso esempi e implementazioni
ROADMAP
Percorso di Pubblicazione
Q1 2025
Volume 1. Federated Learning: Fondamenti Teorici e Architetture
Introduce i fondamenti teorici e le architetture di base.
Q3 2025
Volume 2. Algoritmi Avanzati nel Federated Learning
Esplora gli algoritmi avanzati e le tecniche di ottimizzazione.
Q2 2026
Volume 3. Privacy e Sicurezza nel Federated Learning
Si concentra sugli aspetti critici della privacy e della sicurezza.
Q4 2026
Volume 4. Implementazioni Pratiche e Casi Studio
Presenta implementazioni reali e casi studio dettagliati.
Q3 2027
Volume 5. Federated Learning per Large Language Models
Approfondisce l’applicazione del Federated Learning nel contesto dei modelli linguistici di grande scala.
FL ACADEMY
Federated Learning Academy
Un percorso formativo completo che accompagna la pubblicazione della serie, offrendo workshop, seminari e risorse pratiche per l'implementazione del Federated Learning.
Workshop Pratici
Sessioni hands-on di implementazione guidata per ogni volume della serie
Risorse Online
Materiali supplementari, codice e documentazione tecnica
Community
Una comunità attiva di professionisti, ricercatori e appassionati del Federated Learning.
Forum di Discussione
Spazio di confronto e condivisione di esperienze implementative
Eventi Online
Webinar mensili con esperti del settore e casi studio