可扩展且安全的边缘 AI 联邦学习架构

现代应用对实时数据处理和隐私保护的需求日益增长，边缘 AI (Edge AI) 成为人们关注的焦点。边缘 AI 是指将 AI 模型直接部署在边缘设备上，例如智能手机、物联网传感器、...

边缘AI通过在设备上直接部署AI模型，实现实时数据处理和隐私保护。联邦学习作为去中心化的机器学习方法，允许设备本地训练模型，确保数据安全。尽管面临可扩展性和安全性挑战，联邦学习利用差分隐私等技术降低数据泄露风险，适用于医疗、自动驾驶和智能制造等领域，推动边缘AI的发展。

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