联邦学习：算法详解与系统实现

内容简介

本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现进行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块链的联邦学习技术。

薄列峰，科技集团副裁、硅谷研发部负责人。曾担任包括neuri、cvpr、iccv、eccv、aaai、dm等在内的多个人工智能会议程序委员会委员。在国际会议和期刊上合计发表80余篇，被引用10186次，h指数44。其博士荣获百篇博士奖，rgbd物体识别荣获机器人领域学术会议icra佳计算机视觉奖。