鉴于小数据和数据孤岛成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的zui优模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具，帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系，推动人工智能技术转化应用落地；最后本书通过7个实践案例全维度展现联邦学习实战。