AI+金融公开课上线!两位大牛联合讲解联邦学习如何解决金融领域的隐私保护问题

数据隐私问题一直是人们所关心的焦点问题。相比于其他行业,金融领域对数据的管控更加严格,对数据隐私问题更加看重。

联邦学习(Federated Learning),是一种分布式的机器学习范式,能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。隐私是联邦学习的基本属性之一,因此联邦学习在金融领域受到了很大的重视。

为了保证数据的安全,联邦学习的模型需要在训练中进行同态计算和密文传输,对算力和网络都有着严苛的要求。如何提高同态计算的运算和密文传输的效率?智东西公开课推出AI+金融公开课NVIDIA&微众银行联合专场。4月23日晚7点,微众银行人工智能算法高级工程师黄启军,和瀚海星云科技有限公司技术研发副总裁胡水海将联合开讲,为大家讲解联邦学习在金融领域中的应用。

本次课程中,黄启军老师将从联邦学习中的隐私保护问题,以及其在实际应用中的挑战两个角度进行分析,全面解析联邦学习在金融领域中的应用和挑战。胡水海老师将会着重分析同态运算和密文传输的问题,并就如何提高同态计算和密文传输的效率,进行相应的方案解析。大家敬请期待。

专场内容

主题:GPU在联邦机器学习中的探索

提纲:

1、联邦学习中的隐私保护问题
2、联邦学习在应用中的挑战
3、GPU加速同态运算
4、高速网络助力提高密文传输效率

讲师介绍

黄启军,微众银行人工智能算法高级工程师,微众银行联邦学习基础计算框架eggroll负责人,在大数据、机器学习平台领域有丰富的实战经验;曾先后在腾讯、百度负责开发数据仓库平台、流数据库、用户画像、推荐搜索、异常检测等系统;目前主要兴趣在金融机器学习平台、高性能计算、同态计算、AI加速芯片等领域。

胡水海,瀚海星云科技有限公司技术研发副总裁,星云Clustar新技术研发负责人,负责产品新技术研究及创新等;香港科技大学博士,数据中心网络、云计算、RDMA网络方向专家,有7年数据中心网络科研经验。

直播信息

时间:4月23日19点
地点:智东西公开课小程序

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