Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману








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.
Перейти к описанию и характеристикам| Издательство | Питер |
| Серия | Бестселлеры O`Reilly |
| Страниц | 272 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-4461-1676-8 |
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.
| Издательство | Питер |
| Серия | Бестселлеры O`Reilly |
| Страниц | 272 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-4461-1676-8 |
| Обложка | Мягкий переплёт |
| Бумага | Офсет |
| Иллюстрации | Черно-белые |
| Размеры | 165 × 13 × 233 mm |
| Вес, г | 375 |