PRAISE

赞誉

进入数字时代以来，机构和个人不断产生海量数据，如何将大数据与人工智能技术完美结合是人们一直在探索的问题，联邦学习技术的诞生为之提供了一条新的解决思路。本书从扎实的理论基础出发，内容涵盖联邦学习的各种框架、实战案例、应用场景和前沿研究，这些是作者在联邦学习领域的耕耘成果，更是经验分享。想要学习联邦学习技术的读者一定不要错过这本书。

——郭嵩加拿大工程院院士/香港理工大学电子计算学系教授/IEEE Fellow/长江学者讲座教授

数字经济时代的来临，正加速各行各业完成数字化转型与业务的降本增效。如果说数据是智能时代的石油，那么联邦学习无疑是极具潜力的“石油挖掘机”。本书从联邦学习的基本概念出发，深入浅出地讲解了其技术原理，并结合实例分析了联邦学习的应用。有兴趣了解联邦学习是什么、如何实践和应用的读者读之，必大有裨益。

——李晓林同盾科技合伙人/知识联邦产学研联盟理事长

数据是具有战略价值的核心资产，相比传统的数据授权和数据传输模式，联邦学习的优势是既能满足隐私保护要求，又能实现商业合作的诉求。本书作者结合自己在联邦学习领域长期的沉淀和研究，系统介绍了联邦学习技术的基本知识。仔细研读这本书，读者可以详尽地了解和掌握联邦学习，一定会很有收获。

——谢长生华中科技大学武汉光电国家研究中心教授/CCF信息存储专业委员会常委