我們以前給大家介紹過楊強教授團隊所著的業界首本聯邦學習的書籍，現在這本書的實戰版來了，5月剛剛出版，本次給大家贈送3本新書，即《聯邦學習實戰》。

這是一本什么樣的書

所謂聯邦學習技術，是一種新型的分布式機器學習訓練和應用范式，從提出以來就備受關注，也被認為是當前產業界解決數據隱私與數據共享之間矛盾的一種有效方案。

舉個簡單的例子來說，有10個團隊要做同樣的任務，各自都有自己業務上的數據集，它們都希望可以借助別人的數據提升模型性能，但不愿意把自己數據都暴露出去；聯邦學習的解決方案就是不共享對方的數據，但是共享對方的模型參數，實現云端的分布式模型訓練。這樣一來大家都可以保護自己的數據，并且共享更多數據帶來的模型性能提升。更多聯邦學習的架構，可以參考2020年出版的第一本聯邦學習的書籍，如下。

時隔一年，這本書的實戰版來了，顧名思義，重點就在于實戰。

本書內容

本書主要面向人工智能/數據科學相關的從業者，全書共19章，超過300頁，全彩色印刷。

第一部分：聯邦學習基礎

第1章，聯邦學習概述，主要是回顧聯邦學習的提出背景，定義，以及算法分類。

第2章，聯邦學習的安全機制，講解如何保護數據，包括基于同態加密的安全機制，基于差分隱私的安全機制，基于安全多方計算的安全機制。

第二部分：聯邦學習快速入門

第3章，用Python 從零實現橫向聯邦圖像分類，以CIFAR10為數據集，ResNet18為模型。

第4章，微眾銀行FATE平臺，包括FATE 安裝與部署。

第5章，用FATE從零實現橫向邏輯回歸，包括數據準備，模型訓練與評估。

第6章，用FATE從零實現縱向線性回歸，包括數據準備，模型訓練與評估。

第7章，聯邦學習實戰資源，包括本書配套的代碼以及其他家的聯邦學習平臺。

第三部分：聯邦學習案例實戰詳解

第8章，聯邦學習在金融保險領域的應用案例，包括基于縱向聯邦學習的保險個性化定價案例，基于橫向聯邦的銀行間反洗錢模型案例。

第9章，聯邦個性化推薦案例，其核心技術包括聯邦矩陣分解，聯邦因子分解機等。

第10章，聯邦學習視覺案例，基于聯邦學習進行目標檢測。

第11章，聯邦學習在智能物聯網中的應用案例，為用戶的出行預測，包括構建模型與實現。

第12章，聯邦學習醫療健康應用案例，包括聯邦醫療大數據與腦卒中預測，肺結節的識別。

第13章，聯邦學習智能用工案例，提出了基于多人博弈游戲的聯邦學習獎勵機制方案。

第14章，構建公平的大數據交易市場，如何基于聯邦學習構建新一代大數據交易市場，包括激勵機制助力數據交易設計，FedCoin 支付系統設計。

第15章，聯邦學習攻防實戰，包括后門攻擊，差分隱私，模型壓縮，同態加密技術。

第四部分：聯邦學習進階

第16章，聯邦學習系統的通信機制，包括socket，RPC，RMI，MPI等。

第17章，聯邦學習加速方法，包括同步參數更新的加速方法，異步參數更新的加速方法，基于學習的聯邦模型集成，硬件加速。

第18章，聯邦學習與其他前沿技術，介紹了Split Learning，區塊鏈，邊緣計算。

第19 章總結與展望

本書第1作者：

楊強教授

微眾銀行首席人工智能官（CAIO）和香港科技大學（HKUST）計算機科學與工程系講席教授。曾任香港科技大學計算機科學與工程系系主任。研究興趣包括人工智能、機器學習和數據挖掘，特別是遷移學習、自動規劃、聯邦學習和基于案例的推理。當選多個國際協會會士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR， CAAI和AAAS。華為諾亞方舟實驗室的創始主任（2012-2014 年）和第四范式（AI 平臺公司）的共同創始人。

著有多本書籍：《智能規劃》 Intelligent Planning （Springer）、《學術研究，你的成功之路》 （清華大學出版社） Crafting Your Research Future （Morgan & Claypool）、《遷移學習》 （機械工業出版社華章公司）Transfer Learning （Cambridge University Press）、《聯邦學習》（電子工業出版社）Federated Learning （Morgan Claypool），Constraint-based Design Recovery for Software Engineering（Springer）。

贈書

接下來是福利時間，本次我們贈送出3本書籍，想要獲得書籍的同學，在本公眾號下方留言，根據點贊數的高低，下周一5月17日晚上22:00統計出獲獎讀者，屆時聯系有三微信Longlongtogo即可。

如果沒有獲得贈書，也可以點擊閱讀原文購買。

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