联邦学习原理与算法

联邦学习原理与算法
作者: 耿佳辉 等 编著
出版社: 机械工业
原售价: 109.00
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ISBN: 9787111728535

作者简介

耿佳辉,博士,欧盟玛丽居里项目研究员,研究的重点包括隐私保护计算、区块链、自然语言处理等。多篇文章在国际会议发表,在中国、德国、挪威的知名企业都有丰富的工作经验。牟永利,博士,致力于联邦学习、数据隐私和区块链应用等领域的研究,并参与多个德国的医疗数据基建项目,如MMI和NFDI4Health,拥有丰富的数据科学和人工智能研究背景。有多篇医学信息学、联邦学习、区块链技术国际论文发表经验。李青,博士,挪威斯塔万格大学。致力于机器学习鲁棒性、可解释性,机器学习中的常微分或偏微分方程的数值计算。容淳铭,挪威工程院院士、挪威斯塔万格大学计算机系终身教授、服务式计算研究创新中心主任。曾任IEEE国际云计算学术会议系列指导委员会主席,IEEE区块链专家委员会主席、(国际)云安全联盟(CSA)挪威分部副总理事长,中国科学院海外评审专家。

内容简介

《联邦学习原理与算法》融合了联邦学习资深技术专家多年经验,系统介绍了联邦学习的全貌,内容丰富,兼顾算法理论与实践,对联邦学习性能挑战、安全与隐私挑战,以及推荐系统进行了介绍。理论讲解由浅入深、注重编程实践,语言简练、内容实用。重点难点部分还配备了二维码视频。