聯(lián)邦學習原理與PySyft實戰(zhàn)

　　鑒于小數(shù)據(jù)和“數(shù)據(jù)孤島”已經(jīng)成為制約人工智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)性問題?！堵?lián)邦學習原理與PySyft實戰(zhàn)》細致講解人工智能領(lǐng)域的聯(lián)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(shù)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(shù)據(jù)獲得的模型性能相近。除此之外，《聯(lián)邦學習原理與PySyft實戰(zhàn)》致力于全流程介紹聯(lián)邦學習實踐工具，幫助讀者搭建完整的框架平臺以及厘清它們之間的應用關(guān)系，推動人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化應用落地，最后《聯(lián)邦學習原理與PySyft實戰(zhàn)》通過7個實踐案例多維度展現(xiàn)了聯(lián)邦學習實戰(zhàn)?！堵?lián)邦學習原理與PySyft實戰(zhàn)》特點：旨在破除“數(shù)據(jù)孤島”，滿足隱私安全約束下實現(xiàn)高效智能模型訓練和性能提升基于PySyft框架，分享聯(lián)邦學習在隱私計算、計算機視覺、深度強化學習領(lǐng)域的落地實踐案例幫助讀者獲得思路的啟發(fā)和應用場景的共鳴，實現(xiàn)對實際問題創(chuàng)造性地程序化描述

　　高志強，軍隊指揮學武警信息化研究方向博士，畢業(yè)于中國人民武裝警察部隊工程大學，武警部隊首屆軍事大數(shù)據(jù)工程專業(yè)籌備組成員。作為骨干成員參與研制多項武警部隊信息化裝備及平臺系統(tǒng)，參與國家自然科學基金2項、陜西省自然科學基金1項。主要研究方向：深度學習、大數(shù)據(jù)與智能計算、面向大數(shù)據(jù)開放與治理的差分隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布關(guān)鍵技術(shù)研究及應用、粒子群優(yōu)化算法等。