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基于对抗样本对深度神经网络进行攻击
基于对抗样本对深度神经网络进行攻击
掌握深度学习核心技能
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
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基于对抗样本对深度神经网络进行攻击
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,学习深度学习,把握人工智能热点项目
人脸识别系统已经广泛应用在了各个领域。比如苹果的face id。高铁进站人脸检测等等。由于深度神经网络在计算视觉上的效果远远超过其他的方法,所以目前大部分的人脸识别系统依赖于深度神经网络。 除了人脸识别系统以外,一些金融科技机构的风控模型、电商的营销算法模型也依赖于深度神经网络。虽然深度神经网络有着强大的学习能力,但它也是一类非常容易被攻击的系统。一些黑客通过对输入的图像(如人脸)加上一些微小的指定的像素扰动,就能使得深度神经网络出错。这类故意让深度神经网络出错的样本称为对抗样本。所以针对深度神经网络的攻防问题一直是研究的重点。 在本项目中,我们将研究如何针对不同的深度神经网络进行攻击,生成相应的对抗样本,并通过tensorflow,keras实现自己的对抗样本生成系统。 针对深度神经网络的攻防是学术界和工业界的重点。这类对抗样本有怎样的性质,有哪些手段可以进行攻击,是本次实战营的核心点。
万老师:指南者留学人工智能方向老师
万老师:指南者留学人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
深度学习,时间序列预测
1
深度学习对抗样本领域的核心项目
谷歌,百度,旷视科技,商汤科技等知名AI企业都非常重视针对深度神经网络模型的攻击和防御。
2
深度学习知识全覆盖
TensorFlow,Keras基础教程。计算图自动微分、卷积神经网络、递归神经网络、批标准化、Adam、Momentum优化算法等知识全覆盖。
3
专业核心竞争力
深度学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授深度学习基础知识及软件工具
机器学习基础
传统机器学习:假设空间、模型拟合、模型评估
传统AI局限性
局部不变、维度灾难
深度学习简介
深度学习历史、深度学习理论、深度学习应用
深度学习基础
逻辑回归算法、网络结构设计、损失函数设计、优化方法设计
TensorFlow与Keras
TensorFlow安装、计算图与自动微分、TensorFlow基础、Kears与高阶API
02
深度学习算法精讲及示范项目演示
深度学习进阶段
初始化方法、基础的正则化、其他激活函数、批标准化算法
卷积神经网络
卷积层与池化层、Inception系列与Resnet系列、四种卷积总结 递归神经网路
递归神经网路
RNN神经网络、LSTM与GRU
示范项目精讲
基于深度学习的时间序列模型、基于深度学习的图像分类模型、基于深度学习的类别嵌入模型
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于对抗样本对深度神经网络进行攻击
使用工具
Python、Tensorflow、keras、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流深度学习建模工具
锻炼技能
深度学习项目的整体把握能力、任务分析、数据加工、网络架构设计、网络框架搭建、网络参数优化。
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。