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本文作者: 周蕾 | 2020-05-21 16:26 | 專題:金融聯(lián)邦學(xué)習(xí)公開課 |
這一年,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的監(jiān)管進(jìn)程,像被按下了快進(jìn)鍵。
多項法案陸續(xù)出臺,要求企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中使用脫敏、加密等技術(shù)提高安全級。
在此環(huán)境下,隱私計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為新一代人工智能技術(shù),正在從數(shù)據(jù)問題的根源出發(fā),構(gòu)造AI金融的新基建。
數(shù)據(jù),是人工智能時代的油田。只見其儲藏豐富,人人欲采,卻不見其步步生險。
沖不破的信息孤島,無法保證的數(shù)據(jù)安全,像一顆顆暗藏的地雷,即將被引爆。
若不提前部署、著手改變,企業(yè)必然難以適應(yīng)新的技術(shù)趨勢與法律規(guī)范,錯失新基建浪潮。
監(jiān)管重壓和急迫業(yè)務(wù)需求之下,隱私計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)運而生。
這兩大新興技術(shù)已然成為當(dāng)前工業(yè)界和學(xué)術(shù)界最受關(guān)注的AI研究方向之一,各大金融機構(gòu)和AI公司也已經(jīng)著手布局,但被業(yè)內(nèi)熱議的疑問仍然存在:
透過技術(shù)表象,隱私計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的本質(zhì)是什么?
它們能解決哪些主流AI方法不能解決的問題?
如何實現(xiàn)從學(xué)術(shù)研究到工程應(yīng)用的過渡?
在哪些金融場景中的落地效果顯著?
如何為金融機構(gòu)快速部署全流程解決方案?
如何打造一支優(yōu)秀的隱私計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)團(tuán)隊?
年輕學(xué)者和工程師,是否應(yīng)投身至該方向的研究中?
為解開這些疑問,香港人工智能與機器人學(xué)會(HKSAIR)于 5 -6月正式啟動《AI金融公開課——隱私計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與機遇》,由HKSAIR理事長、微眾銀行首席人工智能官楊強教授領(lǐng)銜,共六位頂尖專家做客線上講堂,圍繞隱私計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究熱點與商業(yè)應(yīng)用展開最前沿的分享和討論。
雷鋒網(wǎng)作為獨家合作媒體,也將對此次系列公開課進(jìn)行全程報道。
課程觀看地址:https://mooc.yanxishe.com/open/course/828
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