《聯(lián)邦學習原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學習的全貌，內容豐富，兼顧算法理論與實踐。算法部分包含橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦等不同的數據建模方式，重點討論了聯(lián)邦學習由于數據異質性和設備異質性帶來的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略，這對每一個聯(lián)邦學習框架設計者來說都是至關重要但卻容易忽略的部分；實踐部分介紹了當前主流的聯(lián)邦學習框架，并進行對比，然后給出相同算法的不同實現供讀者比較。《聯(lián)邦學習原理與算法》重點介紹了聯(lián)邦學習計算機視覺及推薦系統(tǒng)等方面的應用，方便算法工程師拓展當前的算法框架，對金融、醫(yī)療、邊緣計算、區(qū)塊鏈等應用也做了詳盡闡述，相信對于研究隱私保護機器學習的計算機相關專業(yè)學生和聯(lián)邦學習領域的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者都有很好的借鑒作用。詳細的代碼以及對現有框架和開源項目的介紹是本書的一大特色。