报告题目:联邦学习
报告时间:2022年9月23日14:00
报告方式:腾讯会议
会 议 码:311-376-543
报 告 人:唐波
报告人简介:
中兴通讯资深系统架构师,联邦学习和AI 安全解决方案负责人。软件研发领域从业17年,先后供职于华为和中兴通讯,期间所涉及技术领域包括:大型通信系统研发、容器和容器云技术、异构资源调度、深度学习平台等,主力参与了就职公司在上述领域软件系统的设计和研发工作,近期工作聚焦于隐私安全的联邦学习,以及AI 攻防安全等可信AI 相关领域。在相关技术领域拥有多项发明专利。
报告内容简介:
在联邦学习背景和概念的基础上,给出联邦学习当前面临的主要问题、挑战,引出联邦学习的研究内容和方向;联邦学习主要面临的安全威胁以及应对策略;差分隐私、秘密共享等隐私计算算法的基本原理以及在联邦学习中的应用;解决联邦学习性能和效率问题的相关算法,包含聚合优化算法、数据压缩算法等;简要介绍中兴在联邦学习领域的实践以及开源项目情况。
主办单位:伟德BETVlCTOR1946
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