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Concept

Adversarial machine learning

Séances de cours associées (26)

Apprentissage par machine de l'adversaire

Déplacez-vous dans l'apprentissage contradictoire de la machine, explorant des formulations d'optimisation et des exemples de robustesse.

Apprentissage par machine de l'adversaire

Explorez les vulnérabilités des réseaux neuronaux aux attaques antagonistes et les stratégies pour améliorer la robustesse des modèles.

Évaluation de l'exactitude et de la robustesse de la machine sur ImageNet

Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.

Prouvable et généralisable Robustness in Deep Learning

Explore des exemples contradictoires, des défenses et une robustesse certifiée dans l'apprentissage profond, y compris le lissage gaussien et les attaques perceptuelles.

Adversarial Machine Learning: Fondamentaux et techniques

Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.

Adversarial Machine Learning: Théorie et applications

Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.

Réseaux polynômes : Analyse des partialités spectrales

Déplacez-vous dans le biais spectral des réseaux neuronaux polynômes, analysez l'impact sur l'apprentissage des différentes fréquences et discutez des résultats expérimentaux.

Théorème de l'existence 9.1 MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Discute des conditions d'une solution globale unique à un problème donné.

Reconnaissance visuelle profonde : Interprétabilité

Explore la reconnaissance visuelle profonde, l'interprétation, les architectures CNN, les dictionnaires visuels et les mécanismes d'attention.

Modèles de robustesse et de diffusion

Explore la robustesse de l'entraînement GAN, les algorithmes gaussiens, les points de selle et l'équilibre mixte Nash.

Systèmes de connaissances non conceptuels: transfert de style et traduction d'images

Explore le transfert de style, la traduction d'images, l'apprentissage auto-supervisé, la prédiction vidéo et la génération de description d'images à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.

Surveillance du confort thermique : des solutions non intrusives

Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

Catégorisation visuelle finement grainée : Défis et solutions

Explore les défis et les solutions dans la catégorisation visuelle à grain fin, en mettant l'accent sur la vision informatique et l'apprentissage automatique.

Systèmes de connaissances non conceptuels

Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.

Intelligence artificielle socialement consciente pour la mobilité du dernier kilomètre

Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.

L’éthique dans l’IA : une plongée en profondeur

Explore les implications éthiques de l'IA, en mettant l'accent sur la transparence et la responsabilité dans ses applications.

Agents d'apprentissage: Tradeoff Exploration-Exploitation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le compromis exploration-exploitation dans l'apprentissage des effets inconnus des actions en utilisant des bandits multi-armés et Q-learning.

Optimisation décentralisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation décentralisée dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la robustesse, la confidentialité et l'équité dans l'apprentissage collaboratif.

L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.