392274 ISY Project: Privacy-Preserving Federated Learning (Pj) (SoSe 2022)

Inhalt, Kommentar

Short Description:
Privacy-preserving federated learning is an emerging machine learning paradigm that aims to learning
knowledge from data distributed on different places without requiring to transmitting the data to a
central server. This way, the privacy of the data can be preserved. This project aims to develop a
federated, communication efficient, secure federated learning framework that can training deep
learning models with distributed data.
Required skills (e.g. mandatory courses, if required)

• Basic knowledge of machine learning

• Hands-on Python programming skills

In case this would not find enough interest for a team project, this project proposal would be also
offered (in reduced/modified form)

• an individual project
• a project for only 2 students

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

Zeige vergangene Termine >>

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme weiteres Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
registrierte Anzahl: 2
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2022_392274@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_334967858@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
2 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Art(en) / SWS
Pj / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=334967858
Seite zum Handy schicken
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code: QR-Code vergrößern
ID
334967858
Zum Seitenanfang