深入浅出联邦学习：原理与实践

作者简介

作者简介<br>王健宗（博士）<br>某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人、高级工程师。<br>中国计算机学会大数据专家委员会委员、杰出会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）优秀AC委员。深圳市领军人才，美国佛罗里达大学人工智能博士后。<br>长期从事联邦智能隐私计算技术研发和平台搭建工作，发表联邦学习、深度学习、云计算、大数据等领域国际论文50余篇，获得专利100余项。著有《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》等书，同时还是多届国内外知名人工智能、大数据行业会议出品人。<br><br>李泽远<br> 某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）AC委员。长期负责AI技术类的产品生态搭建与实施推进，曾参与完成联邦学习、生物鉴权技术在金融领域平台型产品中的设计与落地投产，在全周期项目中积累有丰富的实战经验。<br><br>何安珣<br>某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融人工智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

内容简介

（1）作者资深：资深AI技术专家，某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人。 （2）院士推荐：中国科学院外籍院士/英国皇家学会院士/欧洲科学院院士/英国爱丁堡皇家学会院士樊文飞、加拿大工程院院士郭嵩联袂推荐。 （3）企业界和学术界高度评价：来自清华大学、华中科技大学教授、蚂蚁集团、百度、同盾科技等院校和企业的专家高度评价。 （4）4个维度：从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习。