Adversarial Learning and Secure AI
08.2023 г. · Cambridge University Press
Електронна книга
376
Страници
reportОценките и отзивите не са потвърдени Научете повече
Всичко за тази електронна книга
Providing a logical framework for student learning, this is the first textbook on adversarial learning. It introduces vulnerabilities of deep learning, then demonstrates methods for defending against attacks and making AI generally more robust. To help students connect theory with practice, it explains and evaluates attack-and-defense scenarios alongside real-world examples. Feasible, hands-on student projects, which increase in difficulty throughout the book, give students practical experience and help to improve their Python and PyTorch skills. Book chapters conclude with questions that can be used for classroom discussions. In addition to deep neural networks, students will also learn about logistic regression, naïve Bayes classifiers, and support vector machines. Written for senior undergraduate and first-year graduate courses, the book offers a window into research methods and current challenges. Online resources include lecture slides and image files for instructors, and software for early course projects for students.
За автора
David J. Miller is Professor of Electrical Engineering at the Pennsylvania State University.
Zhen Xiang is a post-doctoral research associate in Computer Science at the University of Illinois, Urbana-Champaign.
George Kesidis is Professor of Computer Science and Engineering, and of Electrical Engineering, at the Pennsylvania State University.
Оценете тази електронна книга
Кажете ни какво мислите.
Информация за четенето
Смартфони и таблети
Инсталирайте приложението Google Play Книги за Android и iPad/iPhone. То автоматично се синхронизира с профила ви и ви позволява да четете онлайн или офлайн, където и да сте.
Лаптопи и компютри
Можете да слушате закупените от Google Play аудиокниги посредством уеб браузъра на компютъра си.
Електронни четци и други устройства
За да четете на устройства с електронно мастило, като например електронните четци от Kobo, трябва да изтеглите файл и да го прехвърлите на устройството си. Изпълнете подробните инструкции в Помощния център, за да прехвърлите файловете в поддържаните електронни четци.
