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人工智能 深入浅出联邦学习:原理与实践

作者:何安珣、王健宗、李泽远 字数:9.5万字 出版社:机械工业出版社

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全书共9章,分为4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。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。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、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等,并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。

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