Adversarial Learning and Secure AI
2023-ж. авг. · Cambridge University Press
Электрондук китеп
376
Барактар
reportРейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок Кеңири маалымат
Учкай маалымат
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.
Автор жөнүндө
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.
Бул электрондук китепти баалаңыз
Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.
Окуу маалыматы
Смартфондор жана планшеттер
Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Ноутбуктар жана компьютерлер
Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.
eReaders жана башка түзмөктөр
Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.
