- Main
- Computers - Computer Science
- Strengthening Deep Neural Networks:...
Strengthening Deep Neural Networks: Making AI Less Susceptible to Adversarial Trickery
Katy Warrآپ کو یہ کتاب کتنی پسند ہے؟
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
کوالٹی کا جائزہ لینے کے لیے کتاب ڈاؤن لوڈ کریں
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
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
سب زمرہ:
سال:
2019
اشاعت:
1
ناشر کتب:
O’Reilly Media
زبان:
english
صفحات:
246
ISBN 10:
1492044954
ISBN 13:
9781492044956
فائل:
PDF, 32.55 MB
آپ کے ٹیگز:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2019
آن لائن پڑھیں
- ڈاؤن لوڈ کریں
- pdf 32.55 MB Current page
- Checking other formats...
- میں تبدیل کریں
- ;MB8  سے بڑی فائلوں کی تبدیلی کو غیر مقفل کریں۔ Premium
اپنی کتاب کی دکان شامل کرنا چاہتے ہیں؟ ہم سے support@z-lib.do پر رابطہ کریں۔
فائل آپ کے ای میل ایڈریس پر بھیجی جائگی۔ اسے موصول ہونے میں 5 منٹ تک کا وقت لگ سکتا ہے۔.
فائل آپ کو Telegram میسنجر کے ذریعے بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ: یقینی بنائیں کہ آپ نے اپنے اکاؤنٹ کو Z-Library Telegram bot سے جوڑا ہے۔
فائل آپ کے Kindle اکاؤنٹ میں بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ کریں : آپ کو ہر کتاب کی تصدیق کرنی ہوگی جسے آپ اپنے Kindle میں بھیجنا چاہیں۔ Amazon Kindle سے تصدیقی ای میل کے لیے اپنا میل باکس چیک کریں۔
میں تبدیلی جاری ہے۔
میں تبدیلی ناکام ہو گئی۔
پریمیم فوائد
- ای ریڈر کو بھیجیں
- بڑھتی ہوئی ڈاؤن لوڈ کی حد
- فائل کنورٹر
- مزید تلاش کے نتائج
- دیگر فوائد