人工智能安全隐私
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2021-09-18 01:58
相比于传统程序和系统，Al存在更严重的安全和隐私问题，易受到攻击、产生不确定或恶意的决策、导致隐私泄露等。Al在安全攸关领域应用需要有更严格的变量控制、更安全的运行环境、更充分的测试。研究挑战和开放性问题∶
算法决策的可解释性
安全性质的形式化保证和验证
高性能的加密算法和可信执行环境
易用的联邦学习框架
下载链接：
1-2 人工智能系统概述和深度网络基础
3 深度神经网络网络计算框架基础
4 矩阵运算与计算机体系结构
5 深度学习中的分布式训练-算法
10 神经网络的稀疏化
6 深度学习中的分布式训练-系统
7 异构计算集群调度与资源管理系统
8 深度学习推理系统
9 计算图的编译与优化
11 自动机器学习系统
12 强化学习系统
13 人工智能的安全隐私
14 利用人工智能优化计算机系统
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1-2 人工智能系统概述和深度网络基础
3 深度神经网络网络计算框架基础
4 矩阵运算与计算机体系结构
5 深度学习中的分布式训练-算法
10 神经网络的稀疏化
6 深度学习中的分布式训练-系统
7 异构计算集群调度与资源管理系统
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11 自动机器学习系统
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