聯邦學習原理與PySyft實戰

鑑於小數據和“數據孤島”成為製約人工智能技術發展的關鍵挑戰性問題。
本書全方位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優模型性能相近。
除此之外，本書致力於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台以及它們之間的應用關係，
推動人工智能技術轉化應用落地；後本書通過7個實踐案例全維度展現聯邦學習實戰。
 

高志強，
指揮學武警信息化研究方向博士，畢業於中國人民武裝警察部隊工程大學，武警部隊屆軍事大數據工程專業籌備組成員。
作為骨干成員參與研製多項武警部隊信息化裝備及平台系統，
參與國家自然科學基金2項、陝西省自然科學基金1項。
主要研究方向：
深度學習、大數據與智能計算、面向大數據開放與治理的差分隱私保護數據發布關鍵技術研究及應用、粒子群優化算法等。