联邦学习=Federated Learning

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副标题：无;

作者: 杨强 等;

内容简介：

​ 联邦学习：开启数据安全与智能未来之门

在这个信息爆炸的时代，数据已成为推动科技发展的关键资源。然而，如何在保护隐私的同时有效利用这些宝贵的数据，一直是业界和学术界共同面临的挑战。《联邦学习=Federated Learning》一书，正是为解决这一难题而生。它不仅是一本技术书籍，更是引领我们探索数据安全、机器学习与人工智能未来方向的指南。

本书由一群在联邦学习领域深耕多年的专家撰写而成，他们以通俗易懂的方式，深入浅出地介绍了联邦学习的概念、原理及其应用。从基础理论到实践案例，每一章节都充满了实用价值和启发性思考。对于想要深入了解联邦学习的读者来说，这无疑是一本不可多得的好书。

首先，本书清晰地阐述了联邦学习的基本概念，帮助读者建立起对这一领域的全面认知。它不仅仅停留在理论层面，而是通过丰富的实际案例，展示了联邦学习在不同场景下的具体应用效果。无论是医疗健康、金融服务还是智慧城市等领域，联邦学习都能发挥其独特优势，实现多方共赢。

其次，书中还详细探讨了联邦学习面临的挑战及解决方案，包括安全性问题、性能优化等。作者们凭借自身经验，提供了一系列行之有效的策略和技术手段，帮助读者更好地理解和应对这些问题。这种既讲授知识又传授经验的做法，使得本书具有很高的参考价值。

此外，《联邦学习=Federated Learning》还特别强调了开放合作的重要性。在当前全球化的背景下，联邦学习作为一种促进数据共享与协作的技术手段，无疑将在推动科技进步方面扮演越来越重要的角色。通过阅读本书，你不仅能学到最新的技术和方法，更能感受到一种跨越国界的科研精神。

总之，《联邦学习=Federated Learning》是一本集知识性、实用性于一体的优秀读物。它不仅能够帮助你掌握联邦学习的核心理念和技术，更重要的是，它将激发你对未来数据驱动世界的无限想象。现在就加入这场探索之旅吧！下载并阅读本书，让我们一起揭开联邦学习的神秘面纱，迎接一个更加智能、安全、和谐的数据新时代！

这本书绝对值得你拥有，并且会成为你职业生涯中不可或缺的重要资源。不论是初学者还是资深从业者，都将从中受益匪浅。赶快行动起来，开启你的联邦学习之旅！

目录预览：

​ 联邦学习=Federated Learning
封面
作者简介
书名页
内容简介
版权页
序言
前言
致谢
作者简介
读者服务
目录
第1章 引言
1.1 人工智能面临的挑战
1.2 联邦学习概述
1.2.1 联邦学习的定义
1.2.2 联邦学习的分类
1.3 联邦学习的发展
1.3.1 联邦学习的研究
1.3.2 开源平台
1.3.3 联邦学习标准化进展
1.3.4 联邦人工智能生态系统
第2章 隐私、安全及机器学习
2.1 面向隐私保护的机器学习
2.2 面向隐私保护的机器学习与安全机器学习
2.3 威胁与安全模型
2.3.1 隐私威胁模型
2.3.2 攻击者和安全模型
2.4 隐私保护技术
2.4.1 安全多方计算
2.4.2 同态加密
2.4.3 差分隐私
第3章 分布式机器学习
3.1 分布式机器学习介绍
3.1.1 分布式机器学习的定义
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