联邦学习原理与应用（全彩）

作者简介

向小佳，光大科技有限公司副总经理，。光大科技有限公司植根于金融科技领域，于2018年就开始探索数据的加密共享。曾任中国科学院副研究员和硕士生导师、哥伦比亚大学访问学者、华为架构师。他在云计算、大数据、机器学习领域具有丰富的学术与产业应用经验。在国内金控领域，他于2018年第一个发起联邦学习应用研究，并将其在风控、营销方面落地，建设了自主可控的联邦学习平台。他曾任中国科学院副研究员和硕士生导师、哥伦比亚大学访问学者、华为架构师。他在云计算、大数据、机器学习领域具有丰富的学术与产业应用经验。他于2010年在清华大学获得博士学位，曾参与多个“863”“973”项目，主持国家自然科学基金项目一项，发表期刊和会议论文20余篇。 李琨，光大科技有限公司追光实验室负责人。他于2011年在北京大学获得计算数学博士学位，发表算法相关的期刊和会议论文10余篇，拥有国内外多个行业数据挖掘建模和算法创新领域的多年实践经验，现在致力于金控集团数据协同和数据挖掘方向的解决方案实现与算法创新。王鹏，光大科技有限公司大数据研究团队负责人。他现在负责金控集团联邦学习生态系统的建设和技术创新，参与了多个隐私计算行业标准制定，是联邦学习开源项目FATE专家技术指导委员会成员。他拥有10余年的大数据、人工智能系统设计经验，并在金控集团应用领域中实现了技术创新，其创新成果获得了多项行业奖项。 郑方兰，光大科技有限公司追光实验室技术专家。他于2012年获得博士学位，在国际主流的学术会议和期刊上发表论文10余篇，在多个业务场景中有丰富的数据挖掘经验，现主要致力于开发算法模块解决实际业务问题和算法创新。田江，工学博士，光大科技有限公司大数据部负责人，在大数据、人工智能领域拥有丰富的理论研究及实践经验，发表国内外期刊和会议论文30余篇，参与起草国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》并受聘为评估专家，同时多次获得中国人民银行信息科技课题研究奖项。

内容简介

《联邦学习原理与应用》由光大科技官方出品，从联邦学习的原理到应用，内容全面。 《联邦学习原理与应用》从联邦学习发展的背景、技术方法和工具的原理、落地实践的详细过程、与金融业务相关的应用案例、应用展望等方面，多角度、多层次地展示联邦学习及其在金融科技行业应用的全貌。