完结作品(2)
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数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案,在数据不出本地的前提下,能有效联合各参与方联合建模,从而实现“共同富裕”,成为当下人工智能领域备受关注的热点。本书以实战为主(包括对应用案例的深入讲解和代码分析),兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识;第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的
人工智能13.8万字
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