Adversarial Learning and Secure AI

(0) | Вопросы и ответы (0)

Спецификации:

Автор:	David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis
Количество страниц:	350
Год публикации:	2023
ID товара:	75264742

Больше информации

78⁰⁶ €

Продавец: Knygynas Krisostomus 4.9

В корзину

5⁸⁷ € / мес.

Калькулятор лизинга

При условии, что сумма кредита 78⁰⁶ € сроком на 18 месяца, условия будут следующими: ежемесячный взнос - 5⁸⁷ €, годовая процентная ставка - 25,20%, комиссия за ежемесячное администрирование договора - 0.6%, комиссия за составление договора - 3%, BVKKMN - 49,76%, общая сумма, уплаченная получателем потребительского кредита составит 105⁶⁶ €.
Поставщик услуг: «AS Inbank filialas».

3 x 26⁰² €

Без подорожания

Ваш город

БЕСПЛАТНО заберите в Вильнюсе, в магазине (Проспект Лайсвес 75)

12 марта

0⁰⁰ €

БЕСПЛАТНО заберите в Вильнюсе, в магазине (Ул. Упес 9 (ТЦ «CUP»))

12 марта

0⁰⁰ €

БЕСПЛАТНО заберите в Каунасе, в Клайпеде, в Шяуляй, в Паневежисе, в магазине

12 марта

0⁰⁰ €

Забери в пакомате Omniva

12 марта

2⁶⁵ €

Заберите в терминале Smartpost

12 марта

2⁶⁹ €

Доставим на дом

12 марта

3⁴⁹ €

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Все способы доставки

14-дневная гарантия возврата

Продавец: Knygynas Krisostomus 4.9

97% покупателей рекомендовали бы этого продавца.

Другие также интересовались

Описание товара: Adversarial Learning and Secure AI

Providing a logical framework for student learning, this is the first textbook on adversarial learning. It introduces vulnerabilities of deep learning, then demonstrates methods for defending against attacks and making AI generally more robust. To help students connect theory with practice, it explains and evaluates attack-and-defense scenarios alongside real-world examples. Feasible, hands-on student projects, which increase in difficulty throughout the book, give students practical experience and help to improve their Python and PyTorch skills. Book chapters conclude with questions that can be used for classroom discussions. In addition to deep neural networks, students will also learn about logistic regression, naive Bayes classifiers, and support vector machines. Written for senior undergraduate and first-year graduate courses, the book offers a window into research methods and current challenges. Online resources include lecture slides and image files for instructors, and software for early course projects for students.

Общая информация o: Adversarial Learning and Secure AI

ID товара:	75264742
Категория:	Книги по экономике
Количество упаковок товара:	1 шт.
Размеры и вес упаковки (1):	0,03 x 0,3 x 0,4 м, 0,3 кг
Издательство:	Cambridge University Press
Язык публикации:	Aнглийский
Тип:	экономика
Продавец:	Knygynas Krisostomus
Автор:	David J. Miller, Zhen Xiang, George Kesidis
Количество страниц:	350
Год публикации:	2023

Больше информации

Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.

Сообщить об ошибке в описании товара

Партнерские предложения