"随着国内一个个联邦学习项目的落地，可以肯定地说，联邦学习将成为未来国内乃至全球信息系统发展的重要技术基础。联邦学习作为隐私保护的解决方案，能够在不共享数据的情况下进行联合建模和持续模型训练，解决数据隐私和安全问题。它能有效解决企业数据孤岛问题，实现行业生态的人工智能的协作。联邦学习在企业应用、金融、医疗、推荐系统等领域有广泛应用，并且在技术发展和商业化方面具有巨大潜力。
本书汇集了联邦学习领域的**研究人员的经验和成果，从各个角度论述了联邦学习的发展历程、关键技术和应用前景。通过本书的阅读，您将对联邦学习有更深入的了解，也将对如何应用联邦学习技术有更清晰的认识。无论是从学术研究还是实际应用的角度，您都能找到研究方向，它们在以后的工作中具有实际的参考意义和价值。"