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内容简介:
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。 本书以实战为主（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。 本书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。 
