趋近智
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APX AI
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构建精密的联邦学习系统。本课程包含高级聚合算法、差分隐私、安全多方计算、处理数据异构性、通信优化以及大规模隐私保护机器学习 (machine learning)的系统实现策略。
先修课程 机器学习与联邦学习基础
级别:
高级聚合
实施并分析超越FedAvg的聚合算法，处理异构性和拜占庭客户端等情况。
隐私增强
在联邦学习中应用差分隐私、安全多方计算和同态加密技术。
异构性处理
制定并评估处理客户端间统计（非独立同分布数据）和系统异构性的策略。
个性化方法
在联邦学习中实施个性化方法，包括元学习和聚类方法。
通信优化
应用梯度压缩、稀疏化和量化技术以提升通信效率。
系统架构
使用现有框架设计、实施并分析联邦学习系统，并考虑安全影响。