| Autor: | David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis |
| Lehekülgede arv: | 350 |
| Ilmumisaasta: | 2023 |
| Kauba ID: | 19077523 |
Tähelepanu! Tarneajad on esialgsed ning selguvad pärast tellimuse vormistamist ja tasumise aega. Lõplik tarnekuupäev on märgitud tellimuse kinnituses.
Tähelepanu! Tarneajad on esialgsed ning selguvad pärast tellimuse vormistamist ja tasumise aega. Lõplik tarnekuupäev on märgitud tellimuse kinnituses.
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, naive 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.
| Kauba ID: | 19077523 |
| Kategooria: | Majandusalased raamatud |
| Tootepakendite arv: | 1 tk. |
| Paki suurus ja kaal (1): | 0,03 x 0,3 x 0,4 m, 0,3 kg |
| Kirjastus: | Cambridge University Press |
| Raamatu keel: | Inglise keel |
| Tüüp: | Majandusteadus |
| Autor: | David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis |
| Lehekülgede arv: | 350 |
| Ilmumisaasta: | 2023 |
Toodete pildid on illustratiivsed ja näitlikud. Tootekirjelduses sisalduvad videolingid on ainult informatiivsetel eesmärkidel, seega võib neis sisalduv teave erineda tootest endast. Värvid, märkused, parameetrid, mõõtmed, suurused, funktsioonid, ja / või originaaltoodete muud omadused võivad nende tegelikust väljanägemisest erineda, seega palun tutvuge tootekirjeldustes toodud tootespetsifikatsioonidega.
3...2...1....KEVAD on käes! 