联邦学习实战

📚 基本信息

  • 书名：联邦学习实战
  • 作者：杨强, 黄安埠, 刘洋, 陈天健
  • 出版社：电子工业出版社
  • 出版时间：2021/5/1
  • 字数：238千字

💡 推荐语

涵盖了联邦学习落地的一手应用案例。

📖 内容简介

数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案，在数据不出本地的前提下，能有效联合各参与方联合建模，从而实现“共同富裕”，成为当下人工智能领域备受关注的热点。

本书以实战为主（包括对应用案例的深入讲解和代码分析），兼顾对理论知识的系统总结。

全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识；第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例进行讲解，部分案例用Python代码实现，部分案例采用FATE实现；第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点，包括联邦学习的架构和训练的加速方法等；第五部分是回顾与展望。

本书适合对联邦学习和隐私保护感兴趣的高校研究者、企业研发人员阅读。

✍️ 作者简介

作者杨强，微众银行首席人工智能官（CAIO）和香港科技大学（HKUST）计算机科学与工程系讲席教授。曾任香港科技大学计算机科学与工程系系主任。研究兴趣包括人工智能、机器学习和数据挖掘，特别是迁移学习、自动规划、联邦学习和基于案例的推理。

🏢 出版社介绍

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
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