引言
分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，简称 DAI）是人工智能领域的一个重要分支，在当今的科技发展中占据着关键地位。
联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的分布式机器学习技术，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下进行联合训练模型，从而保护数据隐私。
多智能体系统（Multi-Agent System）是分布式人工智能的一个重要分支，由多个自主的智能体组成的系统，这些智能体通过相互协作和交互来实现共同的目标。
在联邦学习与多智能体的结合中，各个智能体可以作为联邦学习的参与方，共同参与模型的训练。通过这种方式，既可以利用多智能体系统的协作能力，又可以充分保护各个智能体的数据隐私。例如，在智能交通领域，不同的交通管理部门可以作为智能体，通过联邦学习的方式共同训练交通流量预测模型，而无需共享各自的交通数据。
本门课程将深入探讨联邦学习与多智能体的原理和应用，帮助学员了解如何在保护数据隐私的前提下，利用多智能体系统的协作能力进行高效的机器学习。
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