- Main
- Computers - Computer Science
- Strengthening Deep Neural Networks:...
Strengthening Deep Neural Networks: Making AI Less Susceptible to Adversarial Trickery
Katy WarrJak bardzo podobała Ci się ta książka?
Jaka jest jakość pobranego pliku?
Pobierz książkę, aby ocenić jej jakość
Jaka jest jakość pobranych plików?
As deep neural networks (DNNs) become increasingly common in real-world applications, the potential to deliberately "fool" them with data that wouldn’t trick a human presents a new attack vector. This practical book examines real-world scenarios where DNNs—the algorithms intrinsic to much of AI—are used daily to process image, audio, and video data.
Author Katy Warr considers attack motivations, the risks posed by this adversarial input, and methods for increasing AI robustness to these attacks. If you’re a data scientist developing DNN algorithms, a security architect interested in how to make AI systems more resilient to attack, or someone fascinated by the differences between artificial and biological perception, this book is for you.
• Delve into DNNs and discover how they could be tricked by adversarial input
• Investigate methods used to generate adversarial input capable of fooling DNNs
• Explore real-world scenarios and model the adversarial threat
• Evaluate neural network robustness; learn methods to increase resilience of AI systems to adversarial data
• Examine some ways in which AI might become better at mimicking human perception in years to come
Author Katy Warr considers attack motivations, the risks posed by this adversarial input, and methods for increasing AI robustness to these attacks. If you’re a data scientist developing DNN algorithms, a security architect interested in how to make AI systems more resilient to attack, or someone fascinated by the differences between artificial and biological perception, this book is for you.
• Delve into DNNs and discover how they could be tricked by adversarial input
• Investigate methods used to generate adversarial input capable of fooling DNNs
• Explore real-world scenarios and model the adversarial threat
• Evaluate neural network robustness; learn methods to increase resilience of AI systems to adversarial data
• Examine some ways in which AI might become better at mimicking human perception in years to come
Kategorie:
Rok:
2019
Wydanie:
1
Wydawnictwo:
O’Reilly Media
Język:
english
Strony:
246
ISBN 10:
1492044954
ISBN 13:
9781492044956
Plik:
PDF, 32.55 MB
Twoje tagi:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2019
Czytaj Online
- Ściągnij
- pdf 32.55 MB Current page
- Checking other formats...
- Konwertuj w
- Odblokuj konwersję plików większych niż 8 MBPremium
Chcesz dodać księgarnię? Skontaktuj się z nami na support@z-lib.do
Plik zostanie dostarczony na Twój e-mail w ciągu 1-5 minut.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje konto Telegram.
Uwaga: Upewnij się, że połączyłeś swoje konto z botem Z-Library Telegram.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje urządzenie Kindle.
Uwaga: musisz zweryfikować każdą książkę, którą chcesz wysłać na swój Kindle. Sprawdź swoją skrzynkę pocztową pod kątem e-maila weryfikacyjnego z Amazon Kindle Support.
Trwa konwersja do
Konwersja do nie powiodła się
Korzyści ze statusu premium
- Wyślij do e-czytników
- Zwiększony limit pobierania
- Konwertuj pliki
- Więcej wyników wyszukiwania
- Inne korzyści