联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术，因其在满足隐私保护的前提下，可以打破数据孤岛带来的人工智能在行业应用的瓶颈，联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。VMware作为最早参与联邦学习的企业，利用其在基础设施、云计算、虚拟化的优势，提出云原生的联邦学习概念，打通联邦学习与传统机器学习的壁垒，推动联邦学习在Kuberntes的大规模运营管理实践。本课程介绍了联邦学习的基本概念，FATE (Federated AI Technology Enabler)项目, KubeFATE项目，以及如何在Kubernetes上部署管理以FATE为框架的联邦学习系统。

致辞嘉宾：

满君丰：CCF长沙会员中心监委会主席（2020-现在），CCF YOCSEF长沙分论坛主席（2018-2019）、优秀AC委员（2019至今），CCF学生分会工作组成员。现任湖南工业大学计算机学院副院长、教授，“计算机科学与技术”湖南工业大学博士点后备建设学科带头人，“智能信息感知及处理技术”湖南省重点实验室副主任兼研究方向带头人，“智能感知与网络化控制”湖南省高校重点实验室副主任兼研究方向带头人。主要研究方向为工业大数据、工业互联网、智能制造。

演讲者嘉宾：

陈家豪：VMware中国研发中心研发工程师，专注于容器、网络和分布式技术的研究，同时也积极参与开源社区的建设。在 VMware 任职期间主导或参与完成了多个平台级项目的开发，同时也是开源项目 Hyperledger-Cello 的四位 maintainer 之一。擅长虚拟化、云计算和区块链等技术。

彭麟：VMware CTO 办公室资深研究员，之前在 Dell EMC CTO 办公室工作超过 7 年，负责云计算相关领域前沿研究，也曾在某互联网金融公司负责基础设施部门，有丰富的一线实践经验。热爱开源技术，参与了 OpenStack, Kubenetes, Docker 等开源项目，并在 OpenStack Summit, Apache Big Data Conference, LinuxCon 等会议发表过相关演讲。

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