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深入深度神经网络,揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。
探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。
探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。
评估神经网络的健壮性;学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。
考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。
Katy Warr专攻人工智能和数据分析。她此前有多年企业软件架构设计和开发经验。她拥有爱丁堡大学人工智能和计算机科学学位
“本书深刻揭露了人工智能系统存在的安全问题,深入分析了现有解决方案。作者是顶级数据科学家,且有着丰富的从业经验。本书是所有人工智能从业者的必读书。”
——Mark Briers
Alan Turing Institute项目主任及人工智能和网络安全教授
“增强你开发的神经网络,需要你佩戴对抗性眼镜。来阅读这本书吧!”
——Pin-Yu Chen
IBM Research AI团队的研究员