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Die Teilnehmer verfügen nach dem Vortrag über ein Grundverständnis von Techniken zum Föderierten Lernen. Dies schließt technische Vor- und Nachteile der Ansätze ein sowie etwaige wirtschaftliche Implikationen. Hörer:innen werden zudem in die Lage versetzt, eine initiale Abschätzung zu treffen, ob föderierte Lerntechniken für ihre Produkte und Prozesse Relevanz haben.
René Schwermer ist Doktorand am Lehrstuhl für Decentralized Information Systems & Data Management an der TU München im Bereich datenschutzorientiertes Maschinelles Lernen mit einem Fokus auf Anwendungen aus der Energiebranche. Vorher war er an anderen öffentlichen und privaten Forschungseinrichtungen im Bereich Wärmeerzeugung/-speicherung/-verteilung sowie Wasserkraft tätig.
Herbert Woisetschläger ist Doktorand am Lehrstuhl für Decentralized Information Systems & Data Management der TU München. Er forscht zu datenschutzorientiertem Machine Learning in verteilten, skalierenden Systemen (u.a. Edge Computing). Zuvor war Herbert als Berater für digitale Transformation und Performanceanalyse in den USA, der Schweiz und Deutschland tätig.
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