Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману
Описание и характеристики
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.
ID товара
2837166
Издательство
Питер
Серия
Бестселлеры O`Reilly
Год издания
2021
ISBN
978-5-4461-1676-8
Количество страниц
272
Размер
1.1x16.3x23.3
Тип обложки
Мягкий переплёт
Тираж
500
Вес, г
370
Возрастные ограничения
16+
Только в магазинах
Наличие в магазинах
за 1 899 ₽
Москва
Нет в наличии
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
1.5
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.
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.