یادگیری فدرال به عنوان یکی از پارادایم‌های نوین یادگیری ماشین توزیع‌شده، راه‌حلی مؤثر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به تمرکز داده‌ها ارائه می‌دهد. این پژوهش به بررسی و تحلیل سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌پردازد. با توجه به چالش‌های موجود در یادگیری فدرال نظیر ناهمگونی داده‌ها، محدودیت‌های ارتباطی، و نگرانی‌های حریم خصوصی، این تحقیق روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، و تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی را مورد بررسی قرار می‌دهد. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که ترکیب تکنیک‌های هوش مصنوعی با یادگیری فدرال منجر به بهبود قابل‌توجه عملکرد سیستم در زمینه‌های دقت مدل، کاهش هزینه‌های ارتباطی، و تقویت امنیت داده‌ها می‌شود. این پژوهش همچنین چارچوبی جامع برای پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری فدرال بهینه‌شده ارائه می‌دهد که قابلیت کاربرد در حوزه‌های مختلف از جمله بهداشت و درمان، مالی، و اینترنت اشیاء را دارد.

یادگیری فدرال بهینه‌سازی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری تقویتی حریم خصوصی سیستم‌های توزیع‌شده الگوریتم‌های تطبیقی امنیت داده ارتباطات کارآمد