深入浅出联邦学习：原理与实践 王健宗 李泽远 何安珣 著 中外院士联袂推荐 机械工业出版社
图书信息
书名：深入浅出联邦学习：原理与实践 王健宗 李泽远 何安珣 著 中外院士联袂推荐 机械工业出版社作者：王健宗
包装：平装
页数：198页
全文字数：151000
出版社：机械工业出版社
出版时间：2021-5-5
图书简介
本书全书共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。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。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、智慧城市等领域的应用案例。第四部分 拓展（第8~9章）从跨边界联邦学习、时间序列联邦学习、传感器网络联邦学习等角度对联邦学习进行了拓展。
推荐理由
本书以深入浅出的方式，全方位地阐明了联邦学习的发展历程、技术实现和应用案例，可以帮助读者快速掌握联邦学习的核心理论和实践工具。由多位中外院士和学术界与企业界专家的联合推荐，是一本难得的可信资料，值得广大读者深入学习和理解。