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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

更新时间: 2024年10月07日 访问量: 2521次
图书分类 : 人工智能
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。

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