简介
联邦学习正在革新组织开展机器学习的方式，尤其是在数据隐私法律严格的亚洲等地区。该创新方法允许在多个去中心化设备或服务器上训练模型，在不牺牲隐私的前提下利用边缘数据。在中国，前沿技术与强健的数据隐私相结合尤为重要，联邦学习的重要性与日俱增。随着各行业在遵循隐私标准的同时意识到挖掘数据驱动洞察的必要性，具备联邦学习技能的专业人才需求持续增长。
商业价值
将联邦学习融入业务运营可为人力资源及管理者带来显著投资回报。通过数据处理去中心化，企业能够降低基础设施成本并提升数据安全性。组织可以在无需直接访问敏感数据的情况下，利用联邦学习实现个性化用户体验，从而规避潜在的数据泄露与监管处罚。随着中国企业致力于在人工智能和机器学习领域领跑，本课程所获得的技能将有助于推动创新并保持竞争优势。
课程目标
- 理解联邦学习的基本原理及其应用。
- 在多种平台上实施联邦学习模型。
- 在模型训练过程中确保数据隐私与安全。
- 针对去中心化数据优化机器学习模型。
- 评估联邦学习系统的性能与可扩展性。
课程大纲
模块 1：联邦学习导论
本模块涵盖联邦学习的基础，包括其历史、发展演进，以及传统学习与联邦学习模型之间的根本差异。学员将研读案例，理解支撑联邦学习成为颠覆性方法的理论基础。
模块 2：技术框架与架构
学员将深入了解联邦学习架构的技术要点，探索用于搭建与管理联邦学习系统的不同框架和工具。本模块包含实操环节，使用主流库构建并部署模型。
模块 3：隐私与安全
本模块聚焦联邦学习的隐私保护要素。学员将学习加密技术、安全多方计算，以及如何落地这些方法以确保在去中心化网络中的数据安全。
模块 4：优化与性能评估
学习如何优化联邦学习模型以提升效率与可扩展性。本模块涵盖性能评估指标、降低通信开销的技术，以及在不牺牲隐私的前提下提升模型准确性的策略。
教学方法
课程采用互动式教学，结合理论讲解与实践练习。学员将参与小组讨论、案例分析与实操项目，将所学应用于真实场景。该方法确保对联邦学习原理及其在各行业中的应用形成深入理解。
适合人群
本课程面向希望拓展联邦学习领域知识的数据科学家、机器学习工程师、AI 策略专家与 IT 专业人士。同时也适合需要了解在组织中部署联邦学习技术之战略影响的管理者与决策者。
常见问题
本课程有哪些先修要求？
学员应具备机器学习基本概念的理解，并有使用数据分析工具的经验。
本课程是否提供线上学习？
是的，课程同时提供线上与线下面授两种形式，以满足不同的学习偏好。
课程时长是多少？
课程为期四周，每周上两次课。
完成课程后是否会获得证书？
是的，学员完成课程后将获得认证，认可其在联邦学习方面的专业能力。