聯邦學習原理與PySyft實戰

內容簡介

鑒于小數據和“數據孤島”已經成為制約人工智能技術發展的關鍵挑戰性問題。本書細致講解人工智能領域的聯邦學習原理，翔實闡述在平衡智能學習和信息安全的前提下，如何通過加密機制進行模型參數交換，安全地進行人工智能模型訓練，所建立的虛擬共享智能模型與直接聚合所有數據獲得的最優模型性能相近。除此之外，本書致力于全流程介紹聯邦學習實踐工具，幫助讀者搭建完整的框架平臺以及厘清它們之間的應用關系，推動人工智能技術轉化應用落地，最后本書通過7個實踐案例多維度展現了聯邦學習實戰。

讀者對象

（1）人工智能與信息安全技術初學者

聯邦學習所涉及技術體系龐大，知識點繁多；同時，可選用資源又非常豐富，初學者容易無從下手。希望通過本書學習，初學者可以厘清人工智能及其相關的隱私保護、大數據分析等知識的基本脈絡，找到適合自己的技術學習和發展路線。

（2）程序開發者

技術的生命在于應用轉化，尤其在計算機科學領域，沒有落地應用，技術很難有長遠持續的發展。因此，本書的實戰案例講解可以輔助具有一定人工智能開發基礎的程序員、工程師獲得思路上的啟發和實際應用場景的共鳴，為其所寫代碼賦予“有場景”的生命力，促進其對實際問題場景創造性地程序化描述，進而推動新一代信息技術的發展。

（3）前沿科技愛好者

開源是人工智能發展的必經之路，希望本書可為深度學習、隱私保護等前沿科技愛好者提供共享技術、共享理念的交流平臺，對開源社區建設和聯邦學習知識的普及起到一定推動作用。

作者簡介

    高志強，軍隊指揮學博士，科技部國家重點領域科技創新團隊核心成員（2018年），主要研究領域為聯邦學習、邊緣智能及其應用安全。參與或主持省部級以上科研項目多項，發表相關領域學術論文20余篇，合作編著人工智能領域圖書2部，申請國防專利4項、國家發明專利2項、軟件著作權2項。

本書特色

    （1） 旨在破除“數據孤島”，滿足隱私安全約束下實現高效智能模型訓練和性能提升

    （2） 基于PySyft框架，分享聯邦學習在隱私計算、計算機視覺、深度強化學習領域的落地實踐案例

    （3）幫助讀者獲得思路的啟發和應用場景的共鳴，實現對實際問題創造性地程序化描述

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