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联邦学习(全彩)(博文视点出品)
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联邦学习(全彩)(博文视点出品) [Federated Learning]
杨强刘洋程勇康焱陈天健 ... 著

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      联邦学习(全彩)(博文视点出品)
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      • 出版社: 电子工业出版社
      • ISBN:9787121385223
      • 版次:1
      • 商品编码:12649191
      • 品牌:博文视点
      • 包装:平装
      • 外文名称:Federated Learning
      • 开本:16开
      • 出版时间:2020-04-01
      • 用纸:纯质纸
      • 字数:229000
      • 正文语种:中文



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        精彩书评

        联邦学习作为我国新一代人工智能重大项目的核心技术之一,能促进企业间数据合作和产业技术联盟,满足社会的需求并加快人工智能的产业落地。《联邦学习》原创性地阐述了联邦学习作为下一代人工智能大规模协作的基础理论、开源平台和应用场景,为目前发展人工智能面临的小数据和隐私等关键问题提供了有效的解决思路,是一本值得认真研读的好书。
        高  文
        中国工程院院士,北京大学教授,鹏城实验室主任

        隐私保护是人工智能时代的一项重要议题,联邦学习技术可有效平衡效益和隐私的矛盾。杨强教授作为联邦学习技术最早的布道者和领军人物,用浅显直白的语言介绍了联邦学习技术和各类适用场景,本书十分值得一读。

        李开复

        创新工场董事长兼CEO

        大数据时代,如何在保障数据安全和隐私的前提下,实现数据共享,促进多源(元)数据的碰撞、融合,最大限度地释放数据价值,是当前学术界和产业界共同面临的重要技术挑战之一。近年来,联邦学习作为应对这一挑战的一项新技术,受到了广泛的关注。本书以通俗简明的语言,系统地介绍了联邦学习的发展背景、理论框架和基础算法,并辅以丰富生动的实践应用,是一本值得大数据、人工智能技术与应用相关领域从业者拥有的学习和参考书。
        梅  宏

        教授,中国科学院院士,欧洲科学院外籍院士,IEEE Fellow,中国人民解放军军事科学院副院长

        人工智能和金融的深度融合是金融业发展的必然趋势,也是现有金融行业的进化与升级,将会带来颠覆性变革。针对人工智能在金融业发展所遇到“数据孤岛”和“隐私保护”的难题,联邦学习技术应运而生,使得各机构可以在不交换数据的情况下,完成人工智能算法模型训练,且有望在世界范围内广泛推广。《联邦学习》中文版的出版,对联邦学习技术的知识传播、落地应用必将起到显著推动作用,有利于解决金融数据安全与共享运用的难题,加速我国金融业与人工智能的深度融合。
        肖  钢
        第十三届全国政协经济委员会委员

        在欧盟《通用数据保护条例》等用户隐私数据法律法规陆续出台的今天,联邦学习的意义和作用日趋显著。本书由联邦学习的主要推动者之一杨强教授领衔撰写,对理解和实践联邦学习有重要参考价值。
        周志华

        南京大学人工智能学院院长,欧洲科学院外籍院士,ACM/AAAI/IEEE Fellow


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