直播报名 | 联邦学习技术论坛

10月24日，14：00-17：45，DataFunTalk联合微众银行邀请到来自微众银行、腾讯、VMware等5位嘉宾做客 DataFunTalk 直播间，进行联邦学习技术论坛主题分享。

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论坛信息

本期主题： 联邦学习技术论坛

活动主办： Da taFunTalk、微众银行

分享嘉宾： 康焱 、 张雄、 马国强、彭麟、邓凯

分享时 间： 10月24日，14:00-17:45

分享地点：网络直播间

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内容摘要

康焱

微众银行 | 高级研究员

微众银行AI项目组高级研究员。主要从事隐私保护机器学习，迁移学习和联邦学习技术的研究和应用实现。

分享主题： 联邦迁移学习技术与应用

内容摘要： 在联邦迁移学习中，我们利用拥有丰富数据资源的企业或者机构来帮助数据资源匮乏的企业建立效果良好的机器学习模型，并且在模型训练过程中保证用户数据的安全和隐私不被泄露。 本次主要分享联邦迁移学习技术及其在实际业务场景的应用。

听众收益：

• 了解如何将迁移学习与联邦学习相结合以解决联邦学习中的小数据和弱监督问题；

• 了解联邦迁移学习技术在实际业务场景中的应用。

新技术/实用技术点：

• 迁移学习与联邦学习相结合以解决联邦学习中的小数据和弱监督问题

• 联邦迁移学习在实际业务场景的应用

张雄

腾讯 | 高级工程师

腾讯云大数据产品中心，神盾联邦计算平台技术负责人，从事推荐系统、联邦学习平台的相关工作，目前主要研究联邦学习应用与企业大数据生态的结合。

分享主题： 联邦学习应用与大数据生态

内容摘要： 联邦学习应用的落地与联邦参与方现有的数据流结合紧密，大家都期望在最小化投入的同时收获联邦学习带来的数据合作价值。 神盾联邦计算平台结合大数据生态，针对业务应用的强需求，助力客户快速接入、落地联邦学习的技术。 本次主要分享联邦学习技术与现有大数据系统对接的关键技术点。

听众收益：

• 了解如何对接现有的大数据数据流与联邦学习技术；

• 了解如何快速的将联邦学习技术应用到业务场景。

新技术/实用技术点：

• 基于Spark的联邦学习框架

• 联邦学习训练系统的搭建

• 联邦学习应用的数据流

马国强

微众银行 | 高级研究员

联邦学习开源系统FATE算法研发负责人。加入微众前，曾任职百度金融，参与数据仓库GlobalSearch、百度账号安全风控、右侧知心推荐等项目，具有丰富的机器学习算法实践经验。

分享主题： FATE-1.5 LTS版本新特性解读

内容摘要： FATE联邦学习开源框架在1.5版本将引来重大更新，是FATE首个支持LTS的版本。 该版本在框架互操作性、易用性、性能和功能等方面全面提升，我们将在这次会议中给大家一一解读新特性。  

听众收益：

快速了解FATE-联邦学习开源框架的最新进展，体验版本新特性

新技术/实用技术点：

fate-pipeline、hetero_fast_secureboost、ftl重构、纵向联邦kmeans等

彭麟

VMware | 资深研究员

彭麟，VMware中国资深研究员，负责VMware首席技术官办公室云原生实验室技术及研究方向。联邦学习开源项目KubeFATE代码维护者。专注云计算，基础设施及体系结构，机器学习等方面研发工作。拥有20+云计算、大数据相关专利申请。

分享主题： 云原生联邦学习的开源框架

内容摘要： 本次演讲介绍采用云原生技术管理和运维联邦学习平台原理和方法，使联邦学习任务能在公有云、私有云以及混合云的环境中无缝运行。 演讲将结合开源项目 FATE / KubeFATE ， Kubeflow 等进行演示和讲解。

听众收益：

能够了解到使用开源技术在云中管理联邦学习平台的方法，使得运维管理自动化和高效地进行。

新技术/实用技术点：

容器、Kuberntes, FATE/KubeFATE, Kubeflow等云原生联邦学习平台

邓凯

微众银行 | 架构师

联邦学习开源平台FATE在线架构负责人和联邦学习商业化在线体系架构负责人，本科毕业于西安电子科技大学， 现供职于微众银行曾供职于腾讯、百度，曾参与AI、大数据相关项目研发，具备丰富的架构设计经验。

分享主题： 联邦学习在线推理FATE-SERVING2.0介绍

内容摘要： 随着联邦学习框架 FATE在业内的推广，许多 FATE 的使用者已经开始或者准备开始将 FATE投入线上使用，那如何将自己的业务系统与FATE结合？ 本次演讲就将对FATE的在线组件 FATE-SERVING2.0 做详细的介绍。 演讲将围绕以下几个内容展开 1. FATE-SERVING2.0 架构介绍  2.FATE-SERVING2.0 各组件技术细节

听众收益：

了解FATE-SERVING2.0架构，以及了解其中的一些技术处理细节。

新技术/实用技术点：

• FATE-SERVING2.0架构介绍

• FATE-SERVING2.0 实现细节介绍

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直播报名

识别二维码，回复"联邦学习"，入群收看。

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活动海报

联邦学习（Federated Learning）作为新兴的人工智能基础技术，能够帮助保护各方数据隐私，打破数据孤岛。全球首个联邦学习工业级技术框架——FATE（Federated AI Technology Enabler）由微众银行发起，旨在提供安全的计算框架来支持联邦学习生态，并于2019年6月捐献给Linux 基金会，成为社区共同维护的开源项目。  

想进一步了解联邦学习及FATE的朋友，可扫码添加小助手，获取联邦学习白皮书等最新资讯。

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