引言
隐私计算技术最初萌芽于1978年Rivest等人提出的同态加密思想,已逐渐发展成一门涵盖密码学、计算机系统、人工智能、数据科学等众多路线的综合性技术,在产业应用中加速迭代,解决“数据孤岛”问题。但隐私计算知识涉及面广,每一技术分支都有着深厚的历史积累,其知识资源散落在不同的体系中,开发者/从业者不仅需要系统化夯实理论基础,还需紧跟技术前沿热点,以适应不同数据领域的应用需求。
今天,隐语开源社区正式发布「隐私计算线上课程慕课」,将
依托隐
私计算开源框架“隐语”多年产业落地经验,联合20+位高校学者与产业代表,以技术科普与实践应用相结合的视角制作开放式网络课程,面向社会公开分享隐私计算技术及学术经验。
该系列课程总计7大模块21门,从11月29日起每周在隐语SecretFlowB站公开上线
。

课程
上线的同时,隐语开源社区
特邀讲师也发表了出品致辞:
上海交通大学教授、上海期智研究院首席科学家郁昱针对课程内容预告:“《全局概览》作为全系列的统领将从政策背景与应用驱动切入,我将通过一些典型易懂的举例帮助大家对隐私计算技术概念及其功能原理形成初步认知,以期为大家后续的深入学习铺垫思路。”
浙江大学百人计划研究员、国家级青年人才项目获得者、科技部重大科研项目首席科学家张秉晟不仅出品讲授了《零知识证明》课程,也对整个系列予以关注和期待:“在密码学领域,对于隐私计算技术的研究始于上世纪80年代,经过多年的积累沉淀,技术相对成熟并一直保持火热的研究态势,受学术界和工业界持续关注。本系列课程将循序渐进深入浅出地介绍隐私计算基础理论知识和相关技术前沿。”
所有特邀讲师的出品致辞,都将陆续在隐语开源社区向大家分享,将为大家的学习安排提供一些参考。
为了收获学习反馈,针对课程内容进行持续充实和完善,隐语开源社区后续将发起
「隐私计算线上慕课-课代表招募」
活动,
通过调研问卷收集课程建议与反馈,也将有课代表在学习交流群对课程提问帮助答疑解惑,关注「隐语的小剧场」公众号即可获取进群指引。
希望本系列的课程资源分享,能帮助大家进一步拓展学习视野,挖掘个体在学习中忽略的问题,在社区中找到更多志趣相投的友人。
如果课程对你有所启发也不妨基于隐语开启你的使用实践,前往隐语GitHub与广大开发者分享交流
(https://github.com/secretflow)
,将新奇的尝试通过录屏视频反馈给社区,加入内容层面的共建收获更多价值与成就。
本文分享自微信公众号 - 支付宝技术(Ant-Techfin)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。