* Cantinho Satkeys

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  • JPratas: dgtgtr Pessoal  101041 Vamos Todos Ajudar na Manutenção do Forum, Basta 1 Euro a Cada Um  43e5r6
    03 de Julho de 2025, 19:02
  • cereal killa: Todos os anos e preciso sempre a pedir esmolas e um simples gesto de nem que seja 1€ que fosse dividido por alguns ajudava, uma coisa e certa mesmo continuando isto vai levar volta a como se tem acesso aos tópicos, nunca se quis implementar esta ideia mas quem não contribuir e basta 1 € por ano não terá acesso a sacar nada, vamos ver desenrolar disto mais ate dia 7,finalmente um agradecimento em nome do satkeys a quem já fez a sua doação, obrigada
    03 de Julho de 2025, 15:07
  • m1957: Por favor! Uma pequena ajuda, não deixem que o fórum ecerre. Obrigado!
    03 de Julho de 2025, 01:10
  • j.s.: [link]
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: h7t45 ao membro anónimo pela sua ajuda  49E09B4F
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    01 de Julho de 2025, 17:18
  • FELISCUNHA: Votos de um santo domingo para todo o auditório  4tj97u<z
    29 de Junho de 2025, 11:59
  • m1957: Foi de boa vontade!
    28 de Junho de 2025, 00:39
  • j.s.: passem f.v. por aqui [link]    h7t45
    27 de Junho de 2025, 17:20
  • j.s.: renovamos o nosso pedido para uma pequena ajuda para pagemento  do nosso forum
    27 de Junho de 2025, 17:19
  • j.s.: h7t45 aos convidados de honra Felizcunha e M1957 pela ajuda
    27 de Junho de 2025, 17:15
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 17:13
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 11:51
  • JPratas: try65hytr A Todos  classic k7y8j0
    27 de Junho de 2025, 04:35
  • m1957: Por favor vaamos todos dar uma pequena ajuda, para não deixar encerrar o fórum! Obrigado.
    26 de Junho de 2025, 23:45
  • FELISCUNHA: j.s. enviei PM  101041
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • FELISCUNHA: try65hytr  pessoal   htg6454y
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z
    26 de Junho de 2025, 02:28
  • cereal killa: Boa Tarde Pessoal E com enorme tristeza que depois de 15 anos que idealizei e abri este fórum vejo que esta na iminência de fechar portas porque ninguém tenta ajudar o pagamento do servidor, mas cada ano e sempre difícil arranjar almas caridosas que nos bom ajudando mas este ano esta complicado, mas infelizmente e como diz o j.s dia 5/07 se não houver algumas ajudas esta vez vai mesmo fechar…..e pena e triste mas tudo na vida tem fim. obrigada cereal killa
    25 de Junho de 2025, 19:40
  • j.s.: [link]
    23 de Junho de 2025, 15:58

Autor Tópico: Federated Learning and Privacy-preserving RAGs  (Lida 45 vezes)

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Offline mitsumi

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Federated Learning and Privacy-preserving RAGs
« em: 26 de Setembro de 2024, 10:14 »
Federated Learning and Privacy-preserving RAGs



Published 9/2024
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 48 KHz
Language: English | Size: 31.15 MB | Duration: 16m 1s

Learn federated learning and privacy-preserving techniques. This course will teach you how to architect AI solutions while ensuring data privacy in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.


More and more organizations would like to implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions to enhance their customer experience integrating privacy-preserving techniques ensuring data security and regulatory compliance.
In this course, Federated Learning and Privacy-preserving RAGs, you'll learn to design and implement advanced AI systems that prioritize data privacy without sacrificing performance. First, you'll explore the fundamentals of federated learning, including its principles and how it enables decentralized data processing.
Next, you'll discover how to integrate privacy-preserving techniques into RAG models, such as homomorphic encryption and differential privacy, to safeguard sensitive information.
Finally, you'll learn to implement these concepts practically, developing and deploying RAG systems that adhere to privacy
regulations and protect user data. When you're finished with this course, you'll have the skills and knowledge needed to create robust, privacy-conscious RAG solutions that enhance AI performance while maintaining strict data protection standards.

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