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【6月29日】计算机科学学术讲座(一)

发布日期:2022-06-24点击: 发布人:信息学院

报告题目:联邦学习开源框架

题目英文:Federated Learning Open Source Framework

主讲人:林伟伟教授(华南理工大学计算机科学与工程学院)

时间:2022年6月29日(周三) 10:00 a.m.

形式:线上讲座(腾讯会议)

会议ID:152 923 496

主办单位:信息学院

报告主题:联邦学习开源框架

摘要:近年来,联邦学习作为破解数据共享壁垒的有效解决方案被广泛关注,并被逐步应用于医疗、金融和智慧城市等领域。联邦学习框架是联邦学习学术研究和工业应用的基石。虽然Google、OpenMined、微众银行和百度等企业开源了各自的联邦学习框架和系统,然而,目前缺少对这些联邦学习开源框架的技术原理、适用场景、存在问题等的深入研究比较。为此,我们首先从系统架构和系统功能两个层面剖析了各联邦学习框架;然后从隐私机制、机器学习算法、计算范式、学习类型、训练架构、通信协议、可视化等多个维度对各框架进行深入分析与对比。而且,为了帮助读者更好地选择和使用开源框架实现联邦学习应用,给出了不同应用场景的横向与纵向联邦学习实验。最后,从隐私安全、性能与效率权衡、激励机制、跨框架交互等方面讨论了未来可能的研究发展方向。

主讲人简介:

林伟伟,华南理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师,先进计算体系结构团队负责人,CCF高级会员,《计算机科学》期刊编委。主要研究方向包括:云计算能耗建模和调度优化、大数据架构和分析算法、AI应用技术等。成果“云计算调度优化技术”获2020年广东省科技进步奖二等奖(排名第一);主持了3个国家自然基金项目和多个省部级项目,发表论文150余篇(代表性论文发表在TPDS,TC,TCYB,TSC,TCC,软件学报和计算机学报等优秀期刊上),申请发明专利50余件,并将成果应用到华为、南网、云宏信息、广州鼎甲等企业,取得了良好的经济效益;撰写ABC系列教材3本,教材得到广泛认可(销量过万),获得良好的社会效益。


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