1.7 阅读材料

入门联邦学习需要有机器学习的知识基础，现在国内外的机器学习发展得比较成熟，参考文献很丰富，其中南京大学周志华老师著的《机器学习》就是入门机器学习的一本首推读物；Shai Shalev-Shwartz和Shai Ben-David著的《深入理解机器学习：从原理到算法》对于理解机器学习算法和应用也很有帮助。除此之外，入门联邦学习还需要对密码学知识有相关了解，Christof Paar、Jan Pelzl著的《深入浅出密码学：常用加密技术原理及应用》以及Jonathan Katz、Yehuda Lindell著的《现代密码学：原理与协议》都是入门密码学的经典读物。作为一项前沿新科技，虽然联邦学习的综合性参考资料目前还比较少，但是联邦学习的探索研究和应用实践却在以惊人的速度发展着。本书的第1章和第12章在调研国内外联邦学习研究和发展的基础上，主要取材于由国外计算机科学家Kairouz和McMahan发表的Advances and Open Problems in Federated Learning一文。我们希望对联邦学习研究和发展中需要解决的挑战问题做出详细、全面的介绍，这对于真正研究联邦学习和推进联邦学习的技术落地将具有重要意义。