Descripción
A medida que las redes neuronales profundas (DNN) se vuelven cada vez más comunes en aplicaciones del mundo real, el potencial de engañarlas deliberadamente con datos que no engañarían a un humano presenta un nuevo vector de ataque. Este libro práctico examina escenarios del mundo real donde las DNN, los algoritmos intrínsecos a gran parte de la IA, se utilizan diariamente para procesar datos de imagen, audio y video.
La autora Katy Warr considera las motivaciones del ataque, los riesgos que plantea esta entrada adversaria y los métodos para aumentar la robustez de la IA ante estos ataques. Si usted es un científico de datos que desarrolla algoritmos DNN, un arquitecto de seguridad interesado en cómo hacer que los sistemas de IA sean más resistentes a los ataques, o alguien fascinado por las diferencias entre la percepción artificial y biológica, este libro es para usted.
- Profundice en las DNN y descubra cómo podrían ser engañadas por una entrada adversaria
- Investigue los métodos utilizados para generar entradas adversarias capaces de engañar a las DNN
- Explore escenarios del mundo real y modele la amenaza adversaria
- Evalúe la robustez de la red neuronal; aprenda métodos para aumentar la resiliencia de los sistemas de IA a los datos adversarios
- Examine algunas formas en que la IA podría mejorar en la imitación de la percepción humana en los próximos años
Autor: Katy Warr
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 20/08/2019
Páginas: 246
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.90lbs
Tamaño: 9.10h x 7.00w x 0.50d
ISBN13: 9781492044956
ISBN10: 1492044954
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencias de la Computación
- Informática | Inteligencia Artificial | Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
- Informática | Software Empresarial y de Productividad | Inteligencia Empresarial
Sobre el autor
Katy Warr trabaja en Roke Manor Research en el Reino Unido creando soluciones para problemas complejos del mundo real. Se especializa en IA y análisis de datos y lidera la estrategia técnica de la empresa en estas áreas. Anteriormente trabajó en IBM UK Laboratories, diseñando y desarrollando software para una variedad de productos empresariales distribuidos con énfasis en la integridad transaccional y la seguridad.
Katy obtuvo su título en IA y Ciencias de la Computación en la Universidad de Edimburgo en un momento en que no había suficiente potencia informática ni datos disponibles para que el aprendizaje profundo fuera mucho más que una búsqueda teórica. Pocos años después, se considera afortunada de presenciar cómo este emocionante campo se está generalizando.