【赠书】如何深入浅出掌握联邦学习技术的原理与实践

联邦学习基础介绍 联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习技术,其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练,不需要交换本地数据,仅通过交换模型参数或中间结果来构建基于虚拟融合数据下的全局模型,从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡。 阅读详情

周末又到了,本周末给大家赠送3本人工智能领域的新书,本次赠送的书籍是《深入浅出联邦学习》,下面来看详情。

这是一本什么样的书

这是一部大型金融集团联邦学习负责人撰写,中外院士及清华、华科、蚂蚁、百度、同盾多位学术界和企业界专家推荐。从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习的书籍。

本书内容

本书一共9章,分为4大部分:

第一部分 基础(第1~2章),主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容,帮助读者建立对联邦学习的感性认知。

第1章,全联邦学习的前世今生,介绍联邦学习的发展历程,规范与标准,社区与生态。

第2章,全面认识联邦学习,介绍联邦学习的概念,架构与应用场景。

第二部分 原理(第3~5章),详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术,为读者进行联邦学习实践打好理论基础。

第3章,联邦学习的工作原理,介绍联邦学习的计算环境,联邦学习的算法。

第4章,联邦学习的加密机制,介绍联邦学习的安全问题和加密方式。

第5章,联邦学习的激励机制,介绍数据贡献与激励支付,计算和通信消耗。

第三部分 实战(第6~7章)

第6章主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践,第7章并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。

第四部分 拓展(第8~9章)

第8章概述了联邦学习的形态、联邦学习系统架构、第9章探讨了联邦学习当前面临的挑战,发展前景和趋势等。

本书适合3类读者,包括:

(1) 联邦学习领域的初学者;

(2)人工智能领域的技术工程师;

(3) 大数据、云计算领域的技术工程师。

赠书

接下来是福利时间,本次我们赠送出3本书籍,想要获得书籍的同学,在本公众号下方留言,根据点赞数的高低,下周二上午、即5月25日10:00统计出获奖读者,届时联系有三微信Longlongtogo即可。

如果没有获得赠书,也可以在京东和当当购买,链接如下:

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