Книга: Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману

Автор: Кэти Уорр
Год издания: 2021

Описание:
Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью данных, которые не смогли бы обмануть человека.

Кэти Уорр рассматривает мотивацию подобных атак, риски, которые влечёт вредоносный ввод, а также методы повышения устойчивости ИИ к таким взломам.

Если вы специалист по data science, архитектор системы безопасности и стремитесь повысить устойчивость систем с ИИ или вас просто интересует различие между искусственным и биологическим восприятием, то эта книга для вас.

Скачать книгу

#книга #ml #ru

​Интервью: Искусственный интеллект и бизнес будущего

Издатель The Bell и «Русских норм» Анфиса Воронина и генеральный директор МТС AI Александр Ханин обсудили, что сейчас происходит с технологиями искусственного интеллекта в России, как адаптироваться к изменениям и развивать собственные продукты в новых условиях.

А также:
— что из себя сейчас представляет ИИ;
— в каких сферах стоит использовать ИИ в ближайшие годы;
— зачем нужны дипфейки и как сохранить полную конфиденциальность.

Посмотреть интервью

#интервью #ml #ai

Книга: Angular and Deep Learning

Автор: Oswald Campesato
Год издания: 2020

Описание:
Цель этой книги — познакомить продвинутых новичков с базовым машинным обучением и внедрить эти знания в приложения Angular 8. Эта книга задумана как краткое введение в некоторые основные функции машинного обучения и обзор нескольких популярных классификаторов машинного обучения. Она включает примеры кода, которые являются частью университетского курса, преподаваемого автором этой книги.

#книга #angular #ml #en

Книга: Машинное обучение и безопасность

Авторы: Кларенс Чио, Дэвид Фримэн
Год издания: 2020

Описание:
С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности.

#книга #ml #ru

​Курс: Машинное обучение

Курс по машинному обучению от Стэнфордского университета представляет собой широкое введение в машинное обучение, анализ данных и статистическое распознавание образов. Курс объёмный и рассчитан на 11 недель обучения.

Доступен бесплатно с русскими субтитрами

#курс #ml #ru #en

Доклад: Нейронные сети. Смотрим, как они устроены изнутри

Алексей Гучко, проект-менеджер компании EORA, которая занимается разработкой Искусственного интеллекта подготовил доклад, где подробно расскажет о том:

— существует ли вообще ИИ;
— какие задачи решает нейросеть;
— что находится "внутри" нейронки.

Посмотреть доклад

#доклад #ml #ru

​Доклад: Как тестировать нейронные сети

В докладе рассказывают про тесты в машинном обучении для тех, кто не из мира машинного обучения, или только начал углубляться в тему.

Также докладчик расскажет про то, как построены процессы тестирования у него в компании.

Содержание:
— Немного теории про машинное обучение;
— Метрики;
— Теория тестирования нейронных сетей;
— Примеры процессов тестирования в задачах верификации и синтеза речи;

https://youtu.be/170mtOFLc8g

#доклад #ml #ru

Книга: Прикладной анализ текстовых данных на Python

Авторы: Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда
Год издания: 2019

Описание:
Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдёте к приёмам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приёмами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Основные темы:
— Естественные языки и вычисления;
— Создание собственного корпуса, его предварительная подготовка;
— Классификация в текстовом анализе;
— Кластеризация для выявления сходств в тексте;
— Визуализация текста;
— Чат-боты.

#книга #ru #neural #python #ml

Книга: Машинное обучение

Авторы: Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
Год издания: 2017

Описание:
Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.

Основные темы:
— Последовательность действий при машинном обучении;
— Моделирование и прогнозирование;
— Оценка и оптимизация модели;
— Практическое применение;
— Пример обработки естественного языка.

#книга #ml #python #ru

​Интервью: Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен

Из этого выпуска вы узнаете о том, что такое машинное обучение (machine learning), какие бывают нейронные сети, что такое data sets и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist.

В гостях CTO компании Яндекс.Дзен - Антон Фролов:

https://youtu.be/7bUYEMZVMCE

#интервью #ml #ru