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NeurIPS 2019联邦学习培训国际性讨论汇聚焦数据信息安全性,联邦学习培训技术性运用再拓界限

时间:2021-04-01 23:52来源:专业网站建设公司 作者:jianzhan 点击:
NeurIPS 2019联邦学习培训国际性讨论汇聚焦数据信息安全性,联邦学习培训技术性运用再拓界限近两年来,联邦学习培训在学术科学研究、规范制订和制造行业落地等层面发展趋势快速,

NeurIPS 2019联邦学习培训国际性讨论汇聚焦数据信息安全性,联邦学习培训技术性运用再拓界限


NeurIPS 2019联邦学习培训国际性讨论汇聚焦数据信息安全性,联邦学习培训技术性运用再拓界限 近两年来,联邦学习培训在学术科学研究、规范制订和制造行业落地等层面发展趋势快速,有希望变成下1代人力智能化协作优化算法合谐作互联网的基本,全世界范畴内也正在掀起“联邦学习培训”的热潮,愈来愈多的著名公司和知名学者参加到了共建联邦学习培训绿色生态中来。

⑴4日,第33届国际性人力智能化顶级大会NeurIPS 2019(Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems)于加拿大温哥华举办,投稿毕业论文数量(6743篇)、参会人数(1.3万人)均创下历史时间新高。

交流会期内,微众金融机构人力智能化首席科学研究家范力欣博士和高級科学研究员刘洋、谷歌科学研究科学研究家Brendan McMahan和Jakub Konečn 、新加坡贝德理工大学于涵专家教授,卡内基梅隆大学Virginia Smith助理专家教授机构主持人了 完成数据信息隐私保护维护的联邦学习培训国际性讨论会 (Workshop on Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality in Conjunction with NeurIPS 2019),共有400余位来自国际性著名高校及公司的AI行业权威专家、科学研究人员及从事者紧紧围绕联邦学习培训、差分信号隐私保护、安全性多方测算、编号基础理论及鼓励体制等议题进行探讨,并为AI落地中的数据信息孤岛和数据信息合规运用难题出示了实际可行的处理计划方案。

NeurIPS 2019联邦学习培训国际性讨论会当场

联邦学习培训做为数据加密的遍布式设备学习培训新范式,可让各方在数据信息不出当地,维护数据信息隐私保护的前提条件下,开展协同模型,完成跨组织跨机构AI合作,为摆脱数据信息孤岛和数据信息隐私保护维护困难出示了新思路。在近两年数据信息管控越发严苛的大自然环境下遭受了中国外诸多组织的关心。

此次讨论会吸引住了诸多学者参加联邦学习培训绿色生态的基本建设,共收到68篇毕业论文投稿,33篇被接受,哈佛大学、耶鲁大学、普林斯顿大学、康奈尔大学、麻省理工学校、卡耐基梅隆大学、清华大学、北大和中国香港高新科技大学等国际性名校与科学研究组织和谷歌、微软、Facebook、华为、腾迅和微众金融机构等著名公司均榜上着名。12篇出色毕业论文于当场开展了解读,21篇出色毕业论文开展了海报展现,来自全球全国各地的学者与毕业论文作者进行了会话与沟通交流,最后评选出 优秀毕业论文(Distinguished Paper Award) 和 优秀学员毕业论文(Distinguished Student Paper Award) 两大奖项。

12篇出色毕业论文于讨论会当场开展了解读

21篇出色毕业论文于讨论会当场开展了海报展现

来自甲骨文试验室(Oracle Labs)的毕业论文精英团队和来自哈佛大学、耶鲁大学的毕业论文精英团队得到了优秀毕业论文奖。来自卡内基梅隆大学、Bosch Center for Artificial Intelligence(BCAI)的毕业论文精英团队和来自卡内基梅隆大学、东京大学的毕业论文精英团队则摘得优秀学员毕业论文奖。

优秀毕业论文及优秀学员毕业论文奖项于 WeBank AI Night 授予

这是继2020年8月国际性人力智能化协同大会(IJCAI 2019)首届联邦学习培训讨论会以后,联邦学习培训再度现身国际性人力智能化顶级大会。谷歌科学研究员Daniel Ramage的统计分析結果显示信息:联邦学习培训毕业论文数量最近展现高速提高发展趋势,讨论深层与运用深度广度都有长久发展,在微众金融机构和谷歌等公司科学研究的头雁效用下,联邦学习培训发展趋势进到了新环节。

国际性AI权威专家聚力探寻 联邦学习培训 多种将会,基础理论科学研究与实践活动运用相互发力

近年来来,人力智能化技术性已超越从基础理论到实践活动环节,正迅速进到全世界销售市场化环节。在人力智能化新商品和新技术应用很多出現的另外,数据信息安全性和数据信息隐私保护维护也越发遭受关心,联邦学习培训做为1种数据加密的遍布式设备学习培训技术性,能够在数据信息不出当地,客户数据信息不泄漏,遵照数据信息维护政策法规的前提条件下,多方共建AI实体模型,完成跨组织跨机构合作。

讨论会上,微众金融机构首席人力智能化官、中国香港高新科技大学讲席专家教授杨强,谷歌视频语音鉴别技术性产品研发带头人Francoise Beaufays,谷歌科学研究员Daniel Ramage,美国测算机学会ACM新晋院士、加州大学伯克利分校专家教授Dawn Song,加州大学伯克利分校助理专家教授Raluca Ada Popa,高通技术性副总裁、阿姆斯特丹大学设备学习培训首席专家教授Max Welling,卡内基梅隆大学助理专家教授Ameet Talwalkar,我国科学研究院测算技术性科学研究所泛在测算系统软件科学研究管理中心主任陈益强等中国外顶级学者,深层次讨论了联邦学习培训的个性化化和普适性难题,和贝叶斯方式、遍布式学习培训、去管理中心化等技术性要素在联邦学习培训中的危害。

在联邦学习培训的具体运用层面,微众金融机构首席人力智能化官杨强专家教授侧重共享了联邦学习培训技术性在强烈推荐系统软件中的运用,谷歌的科学研究员Daniel Ramage则讲述了谷歌在联邦学习培训系统软件、优化算法和具体运用层面的探寻,Francoise Beaufays更是以谷歌键入法为例,深层次细腻地剖析了联邦学习培训在实践活动中的全新进展,中科院陈益强主任则揭露了联邦学习培训在诊疗行业輔助帕金森确诊层面的运用。

联邦学习培训铸就人力智能化将来新发展趋势

圆桌探讨阶段,对于主持人人杨强专家教授和听众的发问,欧洲人力智能化领士兵物、欧洲人力智能化同盟(ECCAI)与国际性人力智能化学会(AAAI)院士Boi Faltings专家教授,新加坡贝德理工大学测算机科学研究与工程项目学校院长苗春燕与特邀演讲佳宾1起,就联邦学习培训当今应对的挑戰、对传统式设备学习培训的危害、最有市场前景的落地运用、怎样达到多赢的結果等聚焦点难题,进行了全面而深层次的探讨。在其中,Dawn Song专家教授提出: 联邦学习培训的安全性性是存亡攸关的难题 ,Max Welling专家教授则提出了1个发人思索的见解:联邦学习培训情景中大量的遍布式异质数据信息,对统计分析剖析的平稳性和鲁棒性性提出了更高的规定,这层面的科学研究也将进1步提高传统式设备学习培训的特性。谷歌科学研究科学研究家Brendan McMahan最终在总结中指出, 创建相互的评测数据信息、指标值及规范, 则是联邦学习培训稳进发展趋势的必然选择。

联邦学习培训讨论会圆桌阶段

近两年来,联邦学习培训在学术科学研究、规范制订和制造行业落地等层面发展趋势快速,有希望变成下1代人力智能化协作优化算法合谐作互联网的基本,全世界范畴内也正在掀起 联邦学习培训 的热潮,愈来愈多的著名公司和知名学者参加到了共建联邦学习培训绿色生态中来。此次联邦学习培训国际性讨论会的召开,标示着联邦学习培训在人力智能化科学研究行业已处在关键影响力,在该行业的危害力明显提高。将来将在更多制造行业、更多情景充分发挥无尽潜能,全面加快AI普惠的来临。

有关NeurIPS:

神经系统信息内容解决系统软件交流会(Conference on Neural Information Processing Systems,NeurIPS),是人力智能化设备学习培训和测算神经系统科学研究行业的顶级国际性学术大会。该大会固定不动在每一年的12月举办,由NIPS基金会举办,被我国测算机学会列为人力智能化行业的A类大会。

更多信息内容请查阅讨论会官方网站:federated-learning/fl-neurips⑵019/

掌握联邦学习培训:fedai

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