Кэти Уорр – Надежность нейронных сетей

984 

Автор: Кэти Уорр
Название: Надежность нейронных сетей
Формат: PDF
Тема: Нейросети, нейронные сети
Количество страниц: 270
Качество: Компьютерное, издательское

Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя
появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью
данных, которые не смогли бы обмануть человека.
Кэти Уорр рассматривает мотивацию подобных атак, риски, которые влечет вредоносный ввод,
а также методы повышения устойчивости ИИ к таким взломам. Если вы специалист по data science,
архитектор системы безопасности и стремитесь повысить устойчивость систем с ИИ или вас просто
интересует различие между искусственным и биологическим восприятием, то эта книга для вас.

Описание

Книга Кэти Уорр «Надежность нейронных сетей» рассказывает, почему современные нейронные сети уязвимы и как обеспечить их стабильную работу в реальных условиях. Автор подробно разбирает проблему adversarial attacks, robustness и safety ИИ-систем.

Читатель узнает, как небольшие, почти незаметные изменения входных данных могут радикально изменить предсказание модели, почему нейросети «видят» иначе, чем человек, и какие методы используют исследователи для повышения устойчивости алгоритмов. Кэти Уорр объясняет сложные концепты доступным языком, сочетая техническую глубину с практическими примерами из индустрии.

  • специалистам по машинному обучению и deep learning, которые хотят сделать модели более надёжными
  • инженерам ИИ, работающим с компьютерным зрением, обработкой естественного языка и автономными системами
  • исследователям и студентам, изучающим adversarial machine learning и AI safety
  • техническим руководителям, отвечающим за внедрение нейросетей в production

Отзывы

Отзывов пока нет.

Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.