深入淺出聯(lián)邦學(xué)習(xí)：原理與實踐

定　價：￥79.00

作　者：	王健宗，李澤遠，何安珣著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111679592	出版時間：	2021-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	189	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　這是一本從基礎(chǔ)、原理、實戰(zhàn)、拓展4個維度系統(tǒng)講解聯(lián)邦學(xué)習(xí)的著作。作者是人工智能領(lǐng)域的資深專家，現(xiàn)任某大型金融集團科技公司聯(lián)邦學(xué)習(xí)團隊負(fù)責(zé)人，這本書不僅得到了中外院士的聯(lián)合推薦，而且得到了來自清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、百度、螞蟻集團、同盾科技等學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的專家的一致推薦。全書共9章，分為4個部分。第1部分基礎(chǔ)（第1~2章）主要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的概念、由來、發(fā)展歷史、架構(gòu)思想、應(yīng)用場景、優(yōu)勢、規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)、社區(qū)與生態(tài)等基礎(chǔ)內(nèi)容，幫助讀者建立對聯(lián)邦學(xué)習(xí)的感性認(rèn)知。第二部分原理（第3~5章）詳細講解了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的工作原理、算法、加密機制、激勵機制等核心技術(shù)，為讀者進行聯(lián)邦學(xué)習(xí)實踐打好理論基礎(chǔ)。第三部分實戰(zhàn)（第6~7章）主要講解了PySyft、TFF、CrypTen等主流聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架的部署實踐，并給出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的具體解決方案。第四部分拓展（第8~9章）概述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的形態(tài)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)、當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)等，并探討了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展前景和趨勢。

作者簡介

　　王健宗（博士）某大型金融集團科技公司聯(lián)邦學(xué)習(xí)團隊負(fù)責(zé)人、高級工程師。中國計算機學(xué)會大數(shù)據(jù)專家委員會委員、杰出會員，中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇（YOCSEF深圳）優(yōu)秀AC委員。深圳市領(lǐng)軍人才，美國佛羅里達大學(xué)人工智能博士后。長期從事聯(lián)邦智能隱私計算技術(shù)研發(fā)和平臺搭建工作，發(fā)表聯(lián)邦學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、云計算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域國際論文50余篇，獲得專利100余項。著有《深入理解AutoML和AutoDL：構(gòu)建自動化機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺》《金融智能：AI如何為銀行、保險、證券業(yè)賦能》等書，同時還是多屆國內(nèi)外知名人工智能、大數(shù)據(jù)行業(yè)會議出品人。李澤遠某大型金融集團科技公司高級人工智能產(chǎn)品經(jīng)理，中國計算機學(xué)會會員，中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇（YOCSEF深圳）AC委員。長期負(fù)責(zé)AI技術(shù)類的產(chǎn)品生態(tài)搭建與實施推進，曾參與完成聯(lián)邦學(xué)習(xí)、生物鑒權(quán)技術(shù)在金融領(lǐng)域平臺型產(chǎn)品中的設(shè)計與落地投產(chǎn)，在全周期項目中積累有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。何安珣某大型金融集團科技公司高級算法工程師，中國計算機學(xué)會會員，中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇（YOCSEF深圳）委員。擁有豐富的金融人工智能從業(yè)經(jīng)驗，主要研究金融智能系統(tǒng)框架搭建、算法研究和模型融合技術(shù)等，致力于推動金融智能的落地應(yīng)用與價值創(chuàng)造。

圖書目錄

前言
第一部分　基礎(chǔ)
第1章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的前世今生2
　1.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的由來2
　1.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程3
　1.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)8
　1.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的社區(qū)與生態(tài)9
　1.5　本章小結(jié)10
第2章　全面認(rèn)識聯(lián)邦學(xué)習(xí)11
　2.1　什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)11
　2.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)思想12
　2.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景14
　2.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的優(yōu)勢與前景15
　2.5　本章小結(jié)16
第二部分　原理
第3章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的工作原理18
　3.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的計算環(huán)境18
3.1.1　可信執(zhí)行環(huán)境18
3.1.2　無可信計算環(huán)境22
　3.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法23
3.2.1　中心聯(lián)邦優(yōu)化算法24
3.2.2　聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)算法25
3.2.3　聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)算法28
　3.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算子29
3.3.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理算子30
3.3.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練算子34
　3.4　本章小結(jié)49
第4章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密機制50
　4.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全問題50
4.1.1　模型完整性問題50
4.1.2　模型可用性問題51
4.1.3　模型機密性問題52
4.1.4　問題總結(jié)53
　4.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密方式53
4.2.1　同態(tài)加密53
4.2.2　差分隱私55
4.2.3　安全多方計算57
4.2.4　國密SM2算法58
4.2.5　國密SM4算法60
4.2.6　Deffie-Hellman算法61
4.2.7　混合加密61
　4.3　本章小結(jié)63
第5章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的激勵機制64
　5.1　數(shù)據(jù)貢獻評估65
　5.2　數(shù)據(jù)貢獻與激勵支付的關(guān)系66
　5.3　參與方貢獻效益評估67
　5.4　參與方貢獻效益與激勵支付的關(guān)系68
　5.5　計算和通信消耗評估68
　5.6　計算消耗、通信消耗和激勵支付的關(guān)系69
　5.7　本章小結(jié)70
第三部分　實戰(zhàn)
第6章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)開發(fā)實踐72
　6.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架部署：PySyft72
6.1.1　PySyft基本介紹72
6.1.2　開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備與搭建72
6.1.3　PySyft安裝指南75
6.1.4　開發(fā)前的準(zhǔn)備76
6.1.5　PySyft測試樣例76
6.1.6　實操：分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)部署87
　6.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架部署：TFF93
6.2.1　TFF基本介紹93
6.2.2　開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備與搭建94
6.2.3　TFF安裝指南94
6.2.4　開發(fā)前的準(zhǔn)備95
6.2.5　TFF測試樣例95
　6.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架部署：CrypTen100
6.3.1　CrypTen基本介紹100
6.3.2　開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備與搭建100
6.3.3　CrypTen安裝指南101
6.3.4　開發(fā)前的準(zhǔn)備101
6.3.5　CrypTen測試樣例102
　6.4　本章小結(jié)111
第7章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的行業(yè)解決方案112
　7.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+智慧金融112
7.1.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+銀行112
7.1.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+保險121
7.1.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+投資125
　7.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+智慧醫(yī)療128
7.2.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+醫(yī)療影像診斷128
7.2.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+疾病風(fēng)險預(yù)測130
7.2.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+藥物挖掘133
7.2.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+醫(yī)護資源配置135
　7.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+智慧城市137
7.3.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+零售137
7.3.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+交通140
7.3.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+物流141
7.3.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+政府143
7.3.5　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+安防146
　7.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+物聯(lián)網(wǎng)148
7.4.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+車聯(lián)網(wǎng)148
7.4.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+智能家居150
7.4.3　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+可穿戴設(shè)備153
7.4.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)+機器人155
　7.5　本章小結(jié)160
第四部分　拓展
第8章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的延伸162
　8.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的布局162
8.1.1　Google的聯(lián)邦學(xué)習(xí)162
8.1.2　Facebook的聯(lián)邦學(xué)習(xí)166
8.1.3　聯(lián)邦智能167
8.1.4　共享智能169
8.1.5　知識聯(lián)邦172
8.1.6　異構(gòu)聯(lián)邦177
8.1.7　聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案對比178
　8.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架179
8.2.1　工業(yè)級聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)179
8.2.2　企業(yè)級聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)181
8.2.3　實驗開發(fā)級聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)181
　8.3　本章小結(jié)183
第9章　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)、趨勢和展望184
　9.1　聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)對的挑戰(zhàn)184
　9.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)的趨勢和展望187
　9.3　本章小結(jié)189