Adversarial Learning and Secure AI

0.0 (0) | Вопросы и ответы (0)

Спецификации:

Автор:	David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis
Количество страниц:	350
Год публикации:	2023
ID товара:	19077523

Больше информации

Полная цена
Оплатить частями 8⁰⁵ € x 12 мес.

77⁰⁴ €

8⁰⁵ € / мес.

Калькулятор лизинга

или

3 x 25⁶⁸ €

Без подорожания

Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9

В корзину

Ваш город

Заберите в Omniva посылочном автомате

7 мая

0⁰⁰ €

Заберите в SmartPosti посылочном автомате

7 мая

0⁰⁰ €

Заберите в почтовом отделении Эстонии

7 мая

0⁰⁰ €

Доставим на дом

7 мая

3⁹⁹ €

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Все способы доставки

Заберите в Omniva посылочном автомате

7 мая

0⁰⁰ €

Заберите в SmartPosti посылочном автомате

7 мая

0⁰⁰ €

Заберите в почтовом отделении Эстонии

7 мая

0⁰⁰ €

Доставим на дом

7 мая

3⁹⁹ €

Все способы доставки

14-дневная гарантия возврата

Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9

95% покупателей рекомендовали бы этого продавца.

Другие также интересовались

Описание товара: Adversarial Learning and Secure AI

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.

Общая информация o: Adversarial Learning and Secure AI

ID товара:	19077523
Категория:	Книги по экономике
Количество упаковок товара:	1 шт.
Размеры и вес упаковки (1):	0,03 x 0,3 x 0,4 м, 0,3 кг
Издательство:	Cambridge University Press
Язык публикации:	Aнглийский
Тип:	экономика
Автор:	David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis
Количество страниц:	350
Год публикации:	2023

Больше информации

Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.

Сообщить об ошибке в описании товара

Часто покупают вместе

Партнерские предложения