近来，AI范畴尖端学术会议连续举行。1月，IJCAI 2020于线也行将开幕，ICLR 2021的论文录入效果也于近来发布。世界顶集聚集了AI范畴最顶尖的研讨者和优异从业者，包括机器学习、图像识别、语音技能、视频技能等范畴。除现场嘉宾的主题陈述和观念沟通，每年会议都会经过优异论文搜集、评选的方法来展现最前沿的AI高质量学术效果。

  在本年几场重磅会议中，一个显着的趋势是联邦学习这一新式范畴相关的主会及研讨会文章相较上一年显着增多，其间IJCAI 2020有20篇，AAAI 2021共18篇，ICLR 2021共15篇。

  依据对IJCAI联邦学习与之相类似的文章剖析，近期研讨既包括对差分隐私、激励机制、对立学习等根底技能的深入评论，也有在信用卡反诈骗、医疗确诊等方面的隐私维护使用，从理论研讨、方法论、职业使用等方面拓宽了联邦学习的研讨深度与使用普适性。

  其间, 高通技能副总裁Max Welling及其合作者, 评论了将闻名的变分贝叶斯技能使用于隐私维护的研讨；一起因为B端使用对笔直联邦学习场景(VFL)的需求驱动, 还有相当多的研讨评论了非均匀数据散布、半监督学习、多方博弈等不同笔直联邦学习场景下的算法研讨。

  北京时间2月9日8:00—13:00，在AAAI2021会议期间，微众银行、南洋理工大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院将联合举行以“强健、安全、高效的机器学习”为主题的世界研讨会，研讨会将以线上方式进行。

  研讨会邀请了全球重磅嘉宾，评论包括联邦学习在内的多维度AI议题，关于联邦学习的研讨和评论将进一步与其他有关技能交融，一起处理AI发展中面对的数据安全与隐私维护等多重应战。

  本次研讨会设置了丰厚的沟通论题：对立学习、练习数据下毒和对立学习、隐私维护机器学习的使用、散布式练习中信息交流功率的进步、模型紧缩、模型鲁棒性等全球最前沿的机器学习效果均在其间。

  研讨会最重要的包括三场主题讲演及论文展现与研讨。京东大数据首席科学家、匹兹堡大学黄恒教授、加利福尼亚大学伯克利分校Kurt Keutzer教授、Facebook AI研讨中心主任Laurens van der Maaten博士将环绕纵向联邦学习、隐私安全核算中的功率问题等做主题讲演。来自全球AI一切的范畴的专家将环绕本届当选的二十篇论文和研讨会主题，现场共享关于机器学习的最新技能观念与研讨效果。