微众银行联邦学习研发负责人,人工智能资深研究员,具备 8 年以上大规模机器学习系统和大数据相关应用实践经验,当前主要聚焦于机器学习、联邦学习在工业界应用落地等。发表联邦学习相关技术专利 40 多项和多篇学术论文。FATE 开源项目发起人(目前 FATE 是全球最活跃的工业级联邦学习开源项目)。硕士毕业于中国科学技术大学,加入微众银行前,曾任职于百度、腾讯。

微众银行联邦学习研发负责人,人工智能资深研究员,具备 8 年以上大规模机器学习系统和大数据相关应用实践经验,当前主要聚焦于机器学习、联邦学习在工业界应用落地等。发表联邦学习相关技术专利 40 多项和多篇学术论文。FATE 开源项目发起人(目前 FATE 是全球最活跃的工业级联邦学习开源项目)。硕士毕业于中国科学技术大学,加入微众银行前,曾任职于百度、腾讯。
随着大数据的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势。同时,大多数行业数据呈现数据孤岛现象。如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下, 进行跨组织间数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。
本议题将会分享联邦学习核心技术和全球最活跃的工业级联邦学习开源生态(FATE)建设经验。
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