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鑒於小數據和“數據孤島”成為制約人工智能技術發展的關鍵挑戰性問題。本書全方位講解人工智能領域的聯邦學習原理，翔實闡述在平衡智能學習和信息安全的前提下，如何通過加密機制進行模型參數交換，安全地進行人工智能模型訓練，所建立的虛擬共享智能模型與直接聚合所有數據獲得的zui優模型性能相近。除此之外，本書致力於全流程介紹聯邦學習實踐工具，幫助讀者搭建完整的框架平臺以及它們之間的應用關係，推動人工智能技術轉化應用落地；最後本書通過7個實踐案例全維度展現聯邦學習實戰。
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