潍坊科技学院图书馆书目检索系统

Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

深入浅出联邦学习/王健宗,李泽远,何安珣著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-67959-2/CNY79.00

载体形态项:

198页;26cm

个人责任者:

著 王健宗

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

全书共9章，分为4个部分。第1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。第三部分 实战（第6~7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，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）概述了联邦学习的形态、联邦学习系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。

使用对象附注:

大数据、人工智能相关产业的从业者和研究人员

豆瓣简介：