联邦学习是一种分布式机器学习技术，通过在本地设备上执行模型训练，然后将模型参数聚合到中央服务器上，以保护用户数据隐私。联邦学习的应用涉及到机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域，是近年来人工智能领域的研究热点之一。
联邦学习专项能力提升的学习计划可以包括以下几个方面：
1.理论基础：学习联邦学习的基本概念、架构、算法和数学模型等理论基础知识。
2.工具和框架：熟悉联邦学习的各种工具和框架，如 TensorFlow Federated、PySyft 等。
3.应用案例：了解联邦学习的应用案例，如个性化推荐、医疗诊断、金融风控等领域的应用实践。
4.安全和隐私：掌握联邦学习的安全和隐私保护技术，如差分隐私、安全聚合等。
5.实践项目：参与联邦学习的实践项目，锻炼实际应用联邦学习技术的能力。
总之，联邦学习专项能力提升需要系统性地学习联邦学习的理论、工具和应用实践，并通过实际项目的实践，不断提升联邦学习的技术能力和实践能力。
- 岗位提升：适合企业技术管理人员，新晋技术经理等学习基本管理知识，具备技术管理实践能力
- 技术创新：适合中层技术管理者，学会如何部署技术资源，有效规划技术发展
- 能力突破：适合企业技术研发骨干熟悉当先技术发展趋势，培养领导力等相关管理能力，提升综合管理素质
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同济大学硕士，华东理工大学博士
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张华
资深数据开发和算法应用专家
精通全栈大数据开发和机器学习算法。 曾就职于百舜、携程、顺丰、华为、跨越、新奥等数字化部门负责人，从事数据建模、批流开发、实时数仓、画像和推荐、视觉和语言深度学习模型开发、联邦学习等核心开发工作和产品管理工作。
张文彤
博士，数据分析与挖掘专著的作者
张文彤 博士 多年深耕于数据挖掘领域，市场研究领域以及统计应用领域; 多本软件教材、数据分析与挖掘专著的作者；现为上海昊鲲企业管理咨询有限公司合伙人。 曾在复旦大学公共卫生学院任教数载，其教学方式以讲解深入浅出见长；重点突出、简明易懂为鲜明特色。主编SPSS、SAS等统计软件教材10余本；其中，SPSS教材被教育部评为2003-2004年度教育部研究生推荐教材，后续版本被被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。