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决战人工智能安全
价格 ¥ 599.00
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课程介绍

随着软件2.0时代的来临,人工智能已经开始改变人们的生活与工作。刷脸支付正在逐步替代传统移动支付,所有的互联网内容提供商都会使用人工智能来匹配复杂多变的用户习惯,金融机构对客户早已部署了人工智能的风险分析与控制方法,布满传感设备的无人超市已开始遍布世界各地,大型的商业决策也离不开人工智能的辅助。从2014至今,是人工智能技术飞速发展的时期,也是人工智能安全问题露出水面的时机。这门课程从引爆人工智能安全的话题——对抗样本着手进行讲解,完整阐述起来龙去脉与具体技术细节。课程内容包含了目前最全面的人工智能安全实验平台,几十篇人工智能安全论文的详细讲解与代码实现过程。攻击、防御、验证都包含于课程内部,身着白帽,放眼未来!

第一部分 人工智能基础
照顾到没有人工智能基础的同学,这一部分会带你巩固必要的人工智能基础知识,从机器学习与神经网络,到图像识别、语音识别与自然语言的最新成果,以及强化学习的简单版本内容都会包含其中。对于已经学习完我的《零基础深度学习》与《人工智能强化学习》课程的同学也会有很多收获。
第二部分 机器学习安全基础
对于人工智能的安全研究可以追溯到深度学习技术产生之前,大多数传统机器学习过程都存在可利用漏洞或其他攻击方式,这部分的课程内容会包含到流行的SVM、近邻、决策树等常用机器学习算法的安全问题,探讨许多安全案例,并讲述其背后的技术原因与机器学习安全的整体框架。
第三部分 对抗生成学习
这一部分会讲解对抗生成学习的来历,以及具体技术,并会讲解许多对抗生成学习的变种,让你成为数据构造大师,为之后的学习与自己的发展打下良好的基础。对抗生成学习是2014年才面世的新兴技术,被誉为“真正的人工智能”,这门技术在某种意义上真正实现了“计算机程序自己的创新能力”
第四部分 人工智能攻击技术
由于以神经网络为主要算法的深度学习技术,是当今人工智能应用领域最广泛的内容,所以这一部分会讲解各种针对深度学习的攻击方法,探讨如何降低人工智能模型的性能,或者意向性的改变某些模型推断结果。攻击方法普遍创作于2014年之后,技术上会非常有竞争力。
第五部分 人工智能防护技术
既然学会了攻击技术,我们就可以通过评估一些性能指标来对人工智能提供进一步的防护,防护的方法也会很多,这里我们也会引入一些人工智能安全比赛内容,让你真正走向技术前沿。 
第六部分 人工智能与信息安全技术漫谈
这一部分会讨论其他关于人工智能安全的研究方向,例如强化学习的安全问题,也会探讨未来可能会出现的人工智能安全问题,畅想一下如果制作一个基于人工智能的安全巡检机器人,应该具备怎样的技术能力。
 

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