V
主页
思科 人工智能和机器学习数据中心网络蓝图
发布人
人工智能和机器学习是许多行业和日常生活的一部分,并且在未来将会扩展。本次会议展示以太网网络如何使用 RoCEv2 传输使 AI/ML 集群受益。
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
生成式 AI 系统的构建模块和实践经验
生成式人工智能:金融经济与隐私
预训练模型、对齐技术和智能体
人工智能对网络安全的影响和作用
安全可信的AI系统面临的挑战
斯坦福大学课程:机器学习模型的安全和隐私
UC伯克利'23 去中心化、人工智能和计算未来峰会
SANS'23 AI将如何改变网络安全团队
利用网络中的自然不平衡进行机器学习运营
构建可信任AI:深度神经网络的形式化验证方法
斯坦福研讨会'23 以人为中心的可解释人工智能
RSAC 网络安全的下一个前沿: 强化AI系统
深度学习对抗攻防与安全评测
AAAI 2022 人工智能规划:理论与实践
低成本微调垂直领域ChatGPT
基于经典机器学习的口令猜测技术
反事实属性的AI公平性与群体公平
自动驾驶中的深度学习模型现状与安全挑战
斯坦福课程2022 机器学习可解释性
针对对抗样本攻击的通用可证明防御框架
生成模型的可信度与风险
从 NLP 和语言建模的角度看暗网
提示学习在图神经网络中的探索
卡内基梅隆大学课程:可信AI和人工智能系统
系统软件安全
斯坦福研讨会 我们该暂停大型 AI 实验吗?
神经网络中概念涌现与解释性理论体系
杨立昆 Yann LeCun 数据与人工智能:深入深度学习
普林斯顿大学 不确定性决策学习
SANS 对抗性机器学习与AI安全
CHES'22 基于深度学习的侧信道攻击
Meta LLama 2 基础模型与提示工程
如何掌控AI:构建可控智能体
对称密码的设计与分析简介
机器学习模型的对抗性攻击介绍
基于神经网络的混成系统障碍函数构造
吴恩达&李飞飞 以人为本的人工智能
大语言模型与AI恶意软件
安全和隐私保护的自监督学习
通过鲁棒和泛化学习来分析和保护软件