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Trustworthy Distributed Learning

CIT433044Wahlmodulkatalog Informatik6 ECTSEnglischWintersemesterDepartment Computer Engineering
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst Grundlagen und aktuelle Forschung zu verteiltem Lernen (zentralisiert, föderiert, dezentral) mit Fokus auf Datenschutz, Robustheit gegen bösartige Clients und Reduktion der Kommunikationskosten. Am Ende kannst du Algorithmen zur Privatsphäre, Robustheit und Kommunikationseffizienz analysieren, selbst implementieren und kritisch bewerten.

Was du danach kannst

  • Herausforderungen moderner verteilter Lernsysteme identifizieren und mit Werkzeugen aus Codierungstheorie und Distributed Learning angehen
  • Föderierte und dezentrale Lernsysteme verstehen
  • Privatsphäre-Garantien von Verfahren zur datenschutzfreundlichen verteilten Lernens analysieren und bewerten
  • Robustheit und Performance von Verfahren gegen aktuelle bösartige Angriffe beurteilen
  • Privatsphäre-erhaltende und robuste föderierte/dezentrale Lernverfahren entwerfen
  • Kommunikationskosten verteilter Lernverfahren reduzieren
  • State-of-the-art-Algorithmen aus Forschungspapern implementieren und eigene Beobachtungen kritisch analysieren
  • Ergebnisse in Poster- oder Paper-Form nach internationalen Konferenzstandards präsentieren

Aus was das Modul besteht

  • VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen; interaktiv mit Diskussionen
  • Tutorien/ÜbungenLösen konkreter Aufgaben zur Vertiefung des Stoffs
  • Studierenden-PräsentationenGruppen präsentieren aktuelle Forschungspapiere
  • Poster-SessionWorkshop-ähnliche Präsentation und Diskussion der Projektresultate
  • SemesterprojektPraktische Umsetzung, Experimente und Bericht/Poster

Lehrmethode

  • Vorlesung mit Folien und Tafel/TabletErklärung der theoretischen Konzepte; interaktiv zur Klärung von Fragen
  • Tutorials mit ÜbungsblätternVertiefung und Lösung konkreter Probleme
  • GruppenpräsentationenEinüben wissenschaftlicher Präsentationen und kritischer Diskussion
  • Poster-SessionTrainieren von wissenschaftlichem Austausch in Workshop-Format
  • On-demand Lab-Sessions und Q&AUnterstützung bei Programmieraufgaben und Projektfortschritt
  • Moodle und digitale MaterialienBereitstellung von Vorlesungsunterlagen und Kommunikation

Termine

VorlesungTrustworthy Distributed Learning2 Gruppen zur Wahl

  • ADi.11:30–13:00N2409, Seminarraum (0104.02.409)
    15× · 13.10.–02.02.
    • 13.10.
    • 20.10.
    • 27.10.
    • 03.11.
    • 10.11.
    • 17.11.
    • 24.11.
    • 01.12.
    • 08.12.
    • 15.12.
    • 22.12.
    • 12.01.
    • 19.01.
    • 26.01.
    • 02.02.
  • BDo.09:45–11:15N2407, Seminarraum (0104.02.407)
    14× · 15.10.–04.02.
    • 15.10.
    • 22.10.
    • 29.10.
    • 05.11.
    • 12.11.
    • 19.11.
    • 26.11.
    • 10.12.
    • 17.12.
    • 07.01.
    • 14.01.
    • 21.01.
    • 28.01.
    • 04.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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