报名 | 联邦学习实操：FATE算法建模演示及部署工具KubeFATE

3 月 12 日，机器之心联合微众银行开设的公开课《联邦学习 FATE 入门与应用实战》第二讲结课，VMware 研发工程师陈家豪为大家介绍了开源框架 FATE 的部署。第二讲视频回顾：

下周，我们将迎来本系列公开课的第 3 讲和第 4 讲，详情如下：

公开课第3讲（附项目实践）

课程主题 ：联邦学习 FATE 算法模块梳理及建模演示

课程时间 ：3 月 17 日 20:00 主题讲解+在线答疑+项目实践

课程讲师 ：谭明超

讲师简介 ：毕业于美国南卫理公会大学，目前是微众银行 FATE 项目中的算法研究员。负责项目包括横纵向 LR、多个特征工程组件和多个基础公用组件的开发，具有丰富的联邦学习算法开发和应用的实践经验。

课程摘要 ：梳理目前算法模块中已经实现的算法，包括交集，联邦特征工程组件，联邦广义线性模型和 secureboost 等。简要说明各算法组件的算法原理，设计时的一些思考，包括兼顾安全性和效率的考虑等。

项目实践 ：部分算法模块的建模流程，以及 FATE-board 结果演示。

课前准备：请预先部署整个 FATE 流程（参考第 2 课内容）。在 3 讲中，跟随讲师演示步骤，上手操作。建议提前了解 FATE 的基本知识：

• FATE GitHub：https://ai.webankcdn.net/scvm/html/1584004377436.html。

• FATE 官网：https://ai.webankcdn.net/scvm/html/1584004530580.html。

公开课第 4 讲（附 Live Demo）

课程主题 ：使用 KubeFATE 部署生产环境的联邦学习 Kubernetes 集群

课程时间 ：3 月 19 日 20:00 主题讲解+在线答疑+Live Demo

讲师简介 ：彭麟，Layne Peng，现任 VMware CTO 办公室资深研究员。之前在 Dell EMC CTO 办公室工作超过 7 年，负责云计算相关领域前沿研究，也曾在某互联网金融公司负责基础设施部门，有丰富的一线实践经验。热爱开源技术，参与了 OpenStack, Kubenetes, Docker 等开源项目，并在 OpenStack Summit, Apache Big Data Conference, LinuxCon 等会议发表过相关演讲。

课程摘要 ：Kubernetes 是目前最流行的机器学习调度平台，我们推荐基于 Kubernetes 构建 FATE 的联邦学习生产环境。KubeFATE 是我们推出的 FATE 部署工具，可以通过一行命令在 Kubernetes 上从 0 部署一个生产级别的 FATE 集群，支持 FATE 的按模块部署，多 FATE 集群管理，实现重启、删除、升级等功能。另外，KubeFATE 还提供了 RestAPI，可以进行集群管理的二次开发，以及跨网络的多方部署等高级需求。

Live demo ：使用 KubeFATE 在 Kubernetes 上从 0 部署一个多方 FATE 集群，并且进行集群的简单管理。

课前准备 ：请预先了解Kubernetes 的基本概念及操作，提前熟悉 MiniKube 及 KubeFATE。

《联邦学习FATE入门与应用实战》学习计划

人工智能广泛应用在各个行业，相应开发者群体也变得丰富多样。他们往往来自不同专业，在不同领域不同场景下进行开发实践，这也造成了 AI 开发者人才的学习成本很高，在专业技能的学习之外还需要理解产业需求和应用场景。为此，机器之心发起「AI 开发者成长计划」，联合人工智能领军企业共同制定主题课程和项目实践，帮助开发者在较短周期内完成从学到用的全过程。

首期「AI 开发者成长计划」由机器之心联合微众银行开设《联邦学习 FATE 入门与应用实战》公开课，并特邀合作伙伴 VMware 带来为期 4 周共 6 期课程，设置主题讲解、项目实操、在线答疑等环节，帮助 AI 开发者从零入门联邦学习。具体学习计划安排如下：

在每期课程的 QA 环节中，有一些问题被大家广泛提到，所以我们将再次精选与编辑，供大家参考。 详情请关注公开课专栏更新 ，点击 阅读原文 即可跳转。

另外，大家如有更多疑问，欢迎大家在专栏评论区留言讨论，我们将定期邀请讲师在评论区答疑。

如何加入

添加机器之心小助手（syncedai6），备注FATE，加入《联邦学习FATE入门与应用实战》课程学习。主题讲解、项目实践、在线答疑，联邦学习从零入门。