活动简介
在数字化产品快速迭代的背景下，如何在保持性能的同时保障用户隐私，成为业界热点。联邦学习以“边缘”训练为核心，为分布式数据提供了全新的解决方案。本次线上沙龙将从技术实现到产品落地，深入剖析如何在真实业务场景中部署联邦学习。
主讲将提供一套从需求分析到模型部署、监控的完整流程图，帮助企业快速评估可行性。现场还将演示实战案例，展示如何在保证精度的同时，将隐私风险降至最低。
参加者将获得以下实操收获：
- 掌握联邦学习框架与常见算法的差异化选择
- 了解分布式训练中的数据安全与合规策略
- 获得可落地的隐私保护实现方案与评估指标
- 能针对自家业务场景制定合理的模型迭代路径
主讲嘉宾
赵晓峰，联邦学习与数据隐私领域专家，拥有十年以上从业经验。其专业背景涵盖算法研发、产品设计与合规咨询。赵先生曾主导多项面向金融、医疗与消费行业的隐私保护项目，帮助企业在不泄露敏感信息的前提下实现模型精准化。
- 深度参与多份行业隐私标准制定，具备前沿技术洞察力
- 研发并优化多种分布式训练算法，提升模型鲁棒性与训练效率
- 擅长构建跨部门协同的技术落地流程，缩短模型上线周期
- 在国内外顶级学术期刊发表多篇高影响力论文，行业影响力广泛
活动信息
📅 日期：2024年12月22日
🖥️ 形式：线上直播（Zoom/Teams）
⏱️ 预计时长：90分钟（包含 Q&A）
适合谁参加
- 产品经理：想快速评估联邦学习在产品中的应用可行性
- 技术负责人：关注分布式训练与隐私保护的技术实现细节
- 数据科学家：寻找新一代模型训练方法提升业务价值
- 合规与安全专家：了解最新数据保护法规与技术手段
- 创业者：寻找技术路线图推动产品差异化
报名与席位
席位有限，先到先得。请通过以下链接完成注册，完成后系统将发送确认邮件与会议链接。