联邦学习实战pdf百度网盘下载地址?
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。
《联邦学习实战》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。
《联邦学习实战》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:
杨强教授 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。 当选多个国际协会会士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR， CAAI和AAAS。 1982 年获北京大学天体物理学学士学位，并分别于1987年和1989 年获马里兰大学帕克分校计算机科学系硕士学位和博士学位。曾在滑铁卢大学（University of Waterloo,1989-1995 年）和西蒙弗雷泽大学（Simon Fraser University, 1995-2001 年）担任教授。 ACM TIST 和IEEE TBD 创始主编，国际人工智能联合会议（IJCAI）理事长（2017-2... 杨强教授 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。 当选多个国际协会会士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR， CAAI和AAAS。 1982 年获北京大学天体物理学学士学位，并分别于1987年和1989 年获马里兰大学帕克分校计算机科学系硕士学位和博士学位。曾在滑铁卢大学（University of Waterloo,1989-1995 年）和西蒙弗雷泽大学（Simon Fraser University, 1995-2001 年）担任教授。 ACM TIST 和IEEE TBD 创始主编，国际人工智能联合会议（IJCAI）理事长（2017-2019 年）和国际人工智能促进学会（AAAI）的执行委员会成员（2016-2020 年）, 香港人工智能学会的理事长，曾任AAAI 2021大会主席。 曾获多个奖项，包括2004/2005 ACM KDDCUP 冠军、ACM SIGKDD 卓越服务奖（2017）、AAAI 创新人工智能应用奖（2018, 2020）和吴文俊人工智能杰出贡献奖（2019）。 华为诺亚方舟实验室的创始主任（2012-2014 年）和第四范式（AI 平台公司）的共同创始人。 著有多本书籍：《智能规划》 Intelligent Planning （Springer）、《学术研究，你的成功之路》 （清华大学出版社） Crafting Your Research Future （Morgan & Claypool）、《迁移学习》 （机械工业出版社华章公司）Transfer Learning （Cambridge University Press）、《联邦学习》（电子工业出版社）Federated Learning （Morgan Claypool），Constraint-based Design Recovery for Software Engineering（Springer）。 黄安埠 微众银行AI项目组资深研究员，毕业于清华大学。在机器学习、隐私保护安全计算、推荐系统和计算机视觉等领域有丰富的研究和落地经验。 已申请和拥有30多项国内和PCT国际专利，学术成果发表在AAAI、ACM TIST、IEEE BigData、AI Magazine等国际学术会议期刊上；获得AAAI人工智能创新应用奖（2020年）；著有《深入浅出深度学习》（电子工业出版社，2017年）一书。 在加入微众银行之前曾任职于腾讯，期间领导创建了服务于亿级用户、全球较大的中文音乐流媒体在线推荐平台。 刘 洋 微众银行AI项目组资深研究员、研究团队负责人。 研究兴趣包括机器学习、联邦学习、迁移学习、多智能体系统、统计力学以及这些技术的产业应用。2012年获得普林斯顿大学博士学位，2007年获得清华大学学士学位。 拥有多项国际发明专利，研究成果曾发表于Nature、IJCAI、AAAI和ACM TIST等科研刊物和会议上；曾获得AAAI人工智能创新应用奖、IJCAI创新应用奖和CCF科技成果奖等多个奖项；《联邦学习》一书的主要作者之一。 陈天健 微众银行AI项目组副总经理，目前负责构建基于联邦学习技术的银行智能生态系统。 拥有超过15年的大规模分布式智能系统设计经验，并在Web搜索引擎、对等网络存储、计算基因组学、个性化推荐系统、数字银行等多个应用领域中实现了技术创新。现居中国深圳，与工作伙伴一起建设和推广联邦学习开源项目FATE。 在加入微众银行之前曾担任百度金融首席架构师（同时也是百度的主任架构师）。
目录:
第1章 联邦学习概述/3
第2章 联邦学习的安全机制/15
第3章 用Python 从零实现横向联邦图像分类/35
第4章 微众银行FATE 平台/51
第5章 用FATE 从零实现横向逻辑回归/59
第6章 用FATE 从零实现纵向线性回归/73
第7章 联邦学习实战资源/85
第8章 联邦学习在金融保险领域的应用案例/95
第9章 联邦个性化推荐案例/109
第10章 联邦学习视觉案例/129
第11章 联邦学习在智能物联网中的应用案例/149
第12 章联邦学习医疗健康应用案例/161
第13章 联邦学习智能用工案例/175
第14章 构建公平的大数据交易市场/185
第15 章联邦学习攻防实战/203
第16 章联邦学习系统的通信机制/231
第17 章联邦学习加速方法/251
第18章 联邦学习与其他前沿技术/267
第19 章总结与展望/283
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