Produktnummer:
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| Themengebiete: | Federated Learning Foundation Models Large-Language Models Personalization Privacy Preservation |
|---|---|
| Veröffentlichungsdatum: | 04.03.2025 |
| EAN: | 9783031822391 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 182 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Herausgeber: | Goebel, Randy King, Irwin Li, Xiaoxiao Xu, Zenglin Yu, Han |
| Verlag: | Springer International Publishing |
| Untertitel: | FL@FM-WWW 2024, Singapore, May 14, 2024; FL@FM-ICME 2024, Niagara Falls, ON, Canada, July 15, 2024; FL@FM-IJCAI 2024, Jeju Island, South Korea, August 5, 2024; and FL@FM-NeurIPS 2024, Vancouver, BC, Canada, December 15, 2024, Revised Selected Papers |
Produktinformationen "Federated Learning in the Age of Foundation Models - FL 2024 International Workshops"
This LNAI volume constitutes the post proceedings of International Federated Learning Workshops such as follows:FL@FM-WWW 2024, FL@FM-ICME 2024, FL@FM-IJCAI 2024 and FL@FM-NeurIPS 2024. This LNAI volume focuses on the following topics:Efficient Model Adaptation and Personalization, Data Heterogeneity and Incomplete Data, Integration of Specialized Neural Architectures, Frameworks and Tools for Federated Learning, Applications in Domain-Specific Contexts, Unsupervised and Lightweight Learning, and Causal Discovery and Black-Box Optimization.
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