Bu seminerde, federated learning’in gerçek dünyadaki zorlukları—iletişim darboğazları, istemci heterojenliği ve yavaş yakınsama—ele alınacak; meta-sezgisel algoritmalarla (özellikle Black Widow Optimization tabanlı FedBWO ve MetaFed yöntemleri) nasıl daha verimli, güvenilir ve ölçeklenebilir dağıtık yapay zekâ sistemleri geliştirilebileceği anlatılacaktır. Konuşma, optimizasyon odaklı federated learning yaklaşımlarındaki güncel gelişmeleri ve geleceğe dönük araştırma fırsatlarını da kapsayacaktır.