MC5 - Aprendizado Federado aplicado à Internet das Coisas

Friday, August 20, 2021 | 08:30AM - 12:00PM

RESUMO
O objetivo principal deste minicurso é apresentar os principais fundamentos do Aprendizado Federado (Federated Learning - FL), abrangendo as ferramentas e passos necessários para o desenvolvimento de aplicações e serviços voltadas à Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Os conceitos abordados durante o presente minicurso incluem uma introdução à Aprendizagem de Máquina (centralizada e distribuída), o estado-da-arte em FL, uma visão geral dos trabalhos existentes, os desafios e as perspectivas futuras para o avanço da área. FL é um campo de pesquisa recente e que ainda possui muito a ser explorado. Assim sendo, possui frentes de pesquisa que seguem em aberto, com desafios não triviais. Dessa forma, este minicurso pretende investigar as seguintes questões:
(i) Como FL se diferencia do Aprendizado de Máquina centralizado e descentralizado?
(ii) Quais as principais características de FL que viabilizam o desenvolvimento de aplicações no contexto de IoT.
(iii) Quais os desafios tecnológicos para a implantação de FL?
(iv) Quais as principais metodologias utilizadas para o desenvolvimento de aplicações de IoT baseadas em FL?
(v) Quais são os principais problemas de pesquisa de FL? (vi) Quais são as aplicações representativas desta área?