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作者:
王健宗,李泽远,何安珣
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111679592
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出版时间:
2021-05
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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页数:
200页
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作者:
王健宗,李泽远,何安珣
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111679592
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出版时间:
2021-05
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版次:
1
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装帧:
平装
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定价
￥79.00
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上书时间2024-05-08
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商品描述：
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作者简介:
主编推荐:
（1）作者资深：资深AI技术专家，某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人。（2）院士推荐：中国科学院外籍院士/英国皇家学会院士/欧洲科学院院士/英国爱丁堡皇家学会院士樊文飞、加拿大工程院院士郭嵩联袂推荐。（3）企业界和学术界高度评价：来自清华大学、华中科技大学教授、蚂蚁集团、百度、同盾科技等院校和企业的专家高度评价。（4）4个维度：从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习。
内容简介:
这是一本从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习的著作。作者是人工智能领域的资深专家，现任某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人，这本书不仅得到了中外院士的联合推荐，而且得到了来自清华大学、华中科技大学、百度、蚂蚁集团、同盾科技等学术界和企业界的专家的一致推荐。全书共9章，分为4个部分。第1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，帮助读者建立对联邦学习的感性认知。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，为读者进行联邦学习实践打好理论基础。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。
目录:
前言
第一部分 基础
第1章 联邦学习的前世今生
1.1 联邦学习的由来
1.2 联邦学习的发展历程
1.3 联邦学习的规范与标准
1.4 联邦学习的社区与生态
1.5 本章小结
第2章 全面认识联邦学习
2.1 什么是联邦学习
2.2 联邦学习的架构思想
2.3 联邦学习的应用场景
2.4 联邦学习的优势与前景
2.5 本章小结
第二部分 原理
第3章 联邦学习的工作原理
3.1 联邦学习的计算环境
3.1.1 可信执行环境
3.1.2 无可信计算环境
3.2 联邦学习的算法
3.2.1 中心联邦优化算法
3.2.2 联邦机器学习算法
3.2.3 联邦深度学习算法
3.3 联邦学习的算子
3.3.1 联邦学习数据预处理算子
3.3.2 联邦学习模型训练算子
3.4 本章小结
第4章 联邦学习的加密机制
4.1 联邦学习的安全问题
4.1.1 模型完整性问题
4.1.2 模型可用性问题
4.1.3 模型机密性问题
4.1.4 问题总结
4.2 联邦学习的加密方式
4.2.1 同态加密
4.2.2 差分隐私
4.2.3 安全多方计算
4.2.4 国密SM2算法
4.2.5 国密SM4算法
4.2.6 Deffie-Hellman算法
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开播时间：09月02日 10:30
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