联邦学习原理与算法

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。