筆者寫作本書的初衷是一個比較漫長而又有意思的過程，關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究進展符合事物發(fā)展的螺旋式上升、波浪式前進基本模式和潛在規(guī)律。筆者自2013年至今，一直從事計算機科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)科研和工程工作。
在2013年，進入最優(yōu)化理論的群智能優(yōu)化算法領(lǐng)域，開始了源于生物群體涌現(xiàn)性智能的分布式智能算法研究，那時還未出現(xiàn)去中心化、泛中心化概念，只是以算法設(shè)計與實驗仿真為主。
進入2016年，搭乘著國內(nèi)大數(shù)據(jù)商業(yè)化和技術(shù)推廣的快車，初步涉及了Hadoop生態(tài)的分布式大數(shù)據(jù)存儲計算相關(guān)工作，曾就實驗室的虛擬化和分布式節(jié)點部署幾夜難眠，同時，重點關(guān)注了大數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)領(lǐng)域的進展，尤其深度追蹤了Microsoft杰出科學(xué)家Dwork提出的形式化隱私保護定義差分隱私（Differential Privacy，DP）技術(shù)，并展開了大數(shù)據(jù)隱私保護架構(gòu)設(shè)計、隱私保護數(shù)據(jù)采集、隱私保護數(shù)據(jù)聚類分析、隱私保護效果評估方面的應(yīng)用基礎(chǔ)研究工作，期間發(fā)表了一些隱私保護領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文。
在2016年前后，Apple公司在IOS系統(tǒng)中采用差分隱私技術(shù)保護用戶手機數(shù)據(jù)隱私引起了我的研究興趣，而幾乎在相同的時間段，Google公司提出了支持隱私保護的分布式機器學(xué)習(xí)框架聯(lián)邦學(xué)習(xí)，讓大規(guī)模智能手機具備了協(xié)同建模能力，更是讓人感嘆英雄所見略同。隨后，差分隱私、加密計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)成為產(chǎn)、學(xué)、研各界的前沿?zé)狳c。
回顧前期的研究工作經(jīng)歷，可以總結(jié)為摸索試錯強化追隨融合的過程，即按照計算機科學(xué)技術(shù)工程的路線對算法、數(shù)據(jù)、智能等方面進行了初步迭代式探索。縱觀從最優(yōu)化理論到大數(shù)據(jù)分析，再到隱私保護的機器學(xué)習(xí)技術(shù)（也細分為隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布、隱私保護數(shù)據(jù)分析、隱私保護數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域）的持續(xù)性發(fā)展周期，計算機技術(shù)的正向演進與各領(lǐng)域的內(nèi)在需求、各行業(yè)的主體推動密不可分，互支撐、大融合的趨勢愈發(fā)明顯。
當前，以人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、5G 通信等為代表的新一代信息技術(shù)推動著理論研究、應(yīng)用實踐、社會發(fā)展的前進車輪，同時，Web 3.0、元宇宙、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟、網(wǎng)云融合成為融合式、體系化發(fā)展的新方向。當然，最優(yōu)化理論依然是支撐上述技術(shù)更好發(fā)展和全面應(yīng)用需求的底層邏輯之一。如何進一步平衡與優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、算力（計算機硬件）、數(shù)據(jù)隱私、智能建模等方面需求，是需要不斷拓展與深化的重要課題。
目前，海量、高速、異構(gòu)、多樣的大數(shù)據(jù)既帶來了超越傳統(tǒng)經(jīng)典概率統(tǒng)計方法的全數(shù)據(jù)思維，又面臨大量數(shù)據(jù)地理位置分離、組織關(guān)聯(lián)較弱、難以共享交換的難題，同時，隨著各界對數(shù)據(jù)隱私保護重視程度的日漸提升，各來源數(shù)據(jù)被迫孤立存儲，制約人工智能優(yōu)越性的數(shù)據(jù)孤島困境已然形成。因此，如何破除數(shù)據(jù)孤島，在滿足隱私安全約束下實現(xiàn)高效的智能模型訓(xùn)練和性能提升是新時代背景下亟待解決的難題。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)被譽為大數(shù)據(jù)時代人工智能落地應(yīng)用的最后一公里，可以保證多個數(shù)據(jù)擁有方在隱私保護前提下進行智能模型的分布式聯(lián)合訓(xùn)練，既是破除數(shù)據(jù)孤島的重要方法，也是形成聯(lián)邦生態(tài)的關(guān)鍵使能技術(shù)之一，可作為對下拉通硬件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)底層的融合式中間層，對上支持人工智能跨域應(yīng)用的核心支撐。
因此，本書的基本定位為面向時代需求、夯實理論基礎(chǔ)、強化實踐能力、引領(lǐng)融合創(chuàng)新，重點在于分析大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)帶來的數(shù)據(jù)孤島困境和人工智能安全挑戰(zhàn)，探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)的使命任務(wù)與業(yè)界困境破解之道，基于Openmined開源社區(qū)的PySyft聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，分享聯(lián)邦學(xué)習(xí)在開源社區(qū)、隱私計算、計算機視覺、深度強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的落地實踐案例。
特色與亮點
（1）入門與進階的循序漸進
狹義上講，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是人工智能、信息安全的交叉領(lǐng)域；廣義上說，聯(lián)邦學(xué)習(xí)涉及最優(yōu)化理論、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、密碼學(xué)、信息通信、智能芯片等綜合基礎(chǔ)學(xué)科知識。因此，為掃除讀者入門的攔路虎，在入門引導(dǎo)方面，本書重點分析了大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)孤島以及人工智能視角下的隱私保護與數(shù)據(jù)安全問題，引導(dǎo)讀者思考聯(lián)邦學(xué)習(xí)的使命任務(wù)，從宏觀上感受聯(lián)邦學(xué)習(xí)在AI與隱私、數(shù)據(jù)安全兼得方面的破解之道；在進階提升方面，以人工智能為主要載體，剖析其演進過程中人工與智能相伴相生的簡史，并探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)由此而厚積的理論基礎(chǔ)以及隱私保護與信息安全根基。
無論是理論初學(xué)者還是行業(yè)的愛好者，通過循序漸進地交流，共同達到思想上的共識聯(lián)邦學(xué)習(xí)是人工智能與信息安全等技術(shù)與業(yè)務(wù)領(lǐng)域需求 工程實踐的產(chǎn)物！
（2）基于理論與案例實踐的融合
聯(lián)邦學(xué)習(xí)源于非獨立同分布、樣本非均衡、大規(guī)模分布式終端、受限通信的典型場景下實現(xiàn)支持隱私保護的分布式機器學(xué)習(xí)重要需求，其理論基礎(chǔ)是人工智能與信息安全技術(shù)的深度融合。因此，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的提升研究需要讀者理解面向應(yīng)用場景的關(guān)鍵技術(shù)，培養(yǎng)體系架構(gòu)的系統(tǒng)工程思維，源于應(yīng)用需求，深化于理論，反饋于實踐，形成需求理論實踐的閉合回路。
在案例實踐方面，本書既對業(yè)界聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景和學(xué)習(xí)成品（例如生命大數(shù)據(jù)可信計算、京東智聯(lián)云聯(lián)邦學(xué)習(xí)、百度安全聯(lián)邦計算等平臺）進行介紹，又通過基于數(shù)據(jù)表和張量指針的線性回歸、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別、基于嵌入式智能設(shè)備的異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)、基于Websocket的遠程通信、基于DQN的強化學(xué)習(xí)等案例進行聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)講解。兼顧理論深度和實踐案例的廣度，為讀者展現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景，讓實踐賦予理論更多的實在感。
（3）開源共享與持續(xù)創(chuàng)新的厚積
開源是信息技術(shù)發(fā)展的重要模式和動力，更是推動聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)走進科研、商業(yè)、工程、生活的重要手段。本書所涉及程序源于OpenMined開源社區(qū)和所在團隊在Github上開源的工作，希望關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的初步工作可為聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的開源與知識共享傳播貢獻一份力量。此外，創(chuàng)新是科技進步的源泉，也是技術(shù)發(fā)展的不竭動力。本書的部分理論思考及實踐案例是團隊多年參加競賽、學(xué)術(shù)交流、發(fā)明專利等活動的持續(xù)積累，也是本書在內(nèi)涵上的重要特色。
組織結(jié)構(gòu)
本書按照背景與基礎(chǔ)、原理與技術(shù)、框架與實戰(zhàn)的結(jié)構(gòu)，共分三篇12章，并根據(jù)讀者需求，提供Python快速教程、Linux常用命令、BP算法推導(dǎo)和參考資料等補充章節(jié)（鑒于篇幅原因，補充章節(jié)內(nèi)容放在了本書的整體下載包中，讀者可通過封底二維碼獲�。�。在各章節(jié)內(nèi)部，配有思維導(dǎo)圖以及大量思維拓展環(huán)節(jié)，以期幫助讀者形成較為全面的聯(lián)邦學(xué)習(xí)脈絡(luò)。
綜上所述，本書的知識框架和學(xué)習(xí)思路如下。

第一篇為背景與基礎(chǔ)，以聯(lián)邦學(xué)習(xí)的宏觀背景和技術(shù)輪廓為總領(lǐng)，講解聯(lián)邦學(xué)習(xí)的時代背景和理論基礎(chǔ)，以期激發(fā)讀者對聯(lián)邦學(xué)習(xí)中隱私保護和人工智能安全的感性認識，感受聯(lián)邦學(xué)習(xí)在大融合、大發(fā)展、大繁榮、大有可為的新時代溫度。
總體來講，理解宏觀背景和技術(shù)輪廓是入門聯(lián)邦學(xué)習(xí)的第一步。因此，第一篇的定位既是基礎(chǔ)入門的知識圖譜，又是進階提升的第一踏板。有相關(guān)理論儲備和研究基礎(chǔ)的讀者可以跳過該部分內(nèi)容，直接進入后續(xù)章節(jié)學(xué)習(xí)。對該領(lǐng)域感興趣的讀者可以以重溫和科普的心態(tài)，品讀相關(guān)發(fā)展演進脈絡(luò)，以啟發(fā)新的思考。
第二篇為原理與技術(shù)，主要對聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景等細節(jié)問題進行剖析，促進讀者的理性認識，從基本原理、體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景等角度對相關(guān)技術(shù)進行講解，既是對聯(lián)邦學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論的整合與升華，也是對聯(lián)邦學(xué)習(xí)內(nèi)涵外延的解析，更是實戰(zhàn)應(yīng)用的理論指導(dǎo)。
在本篇中，第3章是聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)技術(shù)的理論核心，第4章從應(yīng)用場景和性能優(yōu)化兩個維度剖析了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)。因此，由理論到技術(shù)到應(yīng)用，符合讀者對新技術(shù)學(xué)習(xí)的閉合通路，便于讀者輕松構(gòu)建起聯(lián)邦學(xué)習(xí)知識體系的四梁八柱，對下銜接堅實的理論基礎(chǔ)，對上支撐前沿應(yīng)用。
第三篇為框架與實戰(zhàn)，結(jié)合Openmined社區(qū)開源的PySyft平臺資源，針對數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、嵌入式開發(fā)、安全計算等具體應(yīng)用場景精選線性回歸、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能硬件開發(fā)、Websocket通信、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)案例進行編程實現(xiàn)，與基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)呼應(yīng)，構(gòu)成符合學(xué)習(xí)規(guī)律的全流程閉合回路。
本篇是全書的重點，從綜合案例實踐角度對全書知識點的總結(jié)與提升，以期讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)不只是密碼學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的上層建筑，更是實實在在有溫度、接地氣的落地應(yīng)用，以期為相關(guān)領(lǐng)域研究者、愛好者、實踐者提供有益參考和思維指引。
學(xué)習(xí)建議
希望通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可以從技術(shù)融合和系統(tǒng)工程的角度對聯(lián)邦學(xué)習(xí)進行思考，尤其重點理解如下觀點：
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是架構(gòu)，重點是聯(lián)合，具體為數(shù)據(jù)的聯(lián)合、模型的聯(lián)合、資源的聯(lián)合。
關(guān)于對以上這句話的理解，可以將這一觀點融入新一代信息技術(shù)發(fā)展的大背景下，從算法、算力、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、安全等角度對聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展的推動作用去思考，即可獲得其中真意。具體講，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的本質(zhì)是一種架構(gòu)技術(shù)，也正是因為聯(lián)邦學(xué)習(xí)去中心化、泛中心化等類型的架構(gòu)，才有望融合大規(guī)模分布式終端設(shè)備數(shù)據(jù)與不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)孤島數(shù)據(jù)，進而為人工智能、大數(shù)據(jù)分析、智能優(yōu)化等領(lǐng)域的發(fā)展提供架構(gòu)體系支撐；數(shù)據(jù)的聯(lián)合是對多源跨域異構(gòu)數(shù)據(jù)進行深度安全可信的融合，進而打破各類約束條件下的數(shù)據(jù)孤島，為人工智能等應(yīng)用發(fā)展提供充足的數(shù)據(jù)支撐；模型的聯(lián)合是基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)，在分布式、集中式、混合式部署模式下人工智能模型的具體化呈現(xiàn)，是實現(xiàn)高性能人工智能推理、訓(xùn)練的重要方式；資源的聯(lián)合是整合聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)所涉及網(wǎng)絡(luò)通信、計算、存儲等資源的重要途徑，是促進人工智能等任務(wù)高效落地應(yīng)用的重要保障。
此外，本書各章節(jié)從知識前沿、領(lǐng)域關(guān)注、理論深度、具體案例等角度分別設(shè)計了相應(yīng)的思維拓展模塊，可以啟發(fā)讀者研究思路。在參考資料部分，整理了思維導(dǎo)圖、開源代碼、權(quán)威論文等資料，以期幫助讀者提高動手實踐和理論研究能力。
最后，紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行，想要深入理解聯(lián)邦學(xué)習(xí)，還需讀者自己動手去進行理論推導(dǎo)、編程實踐、實際應(yīng)用，方可真正形成基于感性認識理性認識實踐認識的閉合學(xué)習(xí)回路。

預(yù)期讀者
（1）人工智能與信息安全技術(shù)初學(xué)者
聯(lián)邦學(xué)習(xí)所涉及技術(shù)體系龐大，知識點繁多；同時，可選用資源又非常豐富，初學(xué)者容易無從下手。希望通過本書學(xué)習(xí)，初學(xué)者可以厘清人工智能及其相關(guān)的隱私保護、大數(shù)據(jù)分析等知識的基本脈絡(luò)，找到適合自己的技術(shù)學(xué)習(xí)和發(fā)展路線。
（2）程序開發(fā)者
技術(shù)的生命在于應(yīng)用轉(zhuǎn)化，尤其在計算機科學(xué)領(lǐng)域，沒有落地應(yīng)用，技術(shù)很難有長遠持續(xù)的發(fā)展。因此，本書的實戰(zhàn)案例講解可以輔助具有一定人工智能開發(fā)基礎(chǔ)的程序員、工程師獲得思路上的啟發(fā)和實際應(yīng)用場景的共鳴，為其所寫代碼賦予有場景的生命力，促進其對實際問題場景創(chuàng)造性地程序化描述，進而推動新一代信息技術(shù)的發(fā)展。
（3）前沿科技愛好者
開源是人工智能發(fā)展的必經(jīng)之路，希望本書可為深度學(xué)習(xí)、隱私保護等前沿科技愛好者提供共享技術(shù)、共享理念的交流平臺，對開源社區(qū)建設(shè)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)知識的普及起到一定推動作用。
感悟與致謝
在本書的成稿過程中，筆者一直在揣摩學(xué)習(xí)者、讀者的思維模式，盡力平衡書的教與讀者的學(xué)，以期通過深入淺出的方式幫助初學(xué)者厘清聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)脈絡(luò)。希望本書不僅頂天，更能立地，即聯(lián)邦學(xué)習(xí)是領(lǐng)域的前沿技術(shù)，會讓初學(xué)者有距離感，希望通過本書的講解、分析，幫助聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)走近讀者，更具生命力。