人工智能安全隐私

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

<人工智能系统专题>通过14章节干货，让从业者系统学习并掌握深度学习系统的原理及组成，通过实例全面了解深度学习系统，了解深度学习整个生命周期需要的系统技术了解深度学习系统领域前沿的研究方向。

下载链接：

人工智能专题课System for AI（1） 

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

人工智能专题课System for AI（2） 

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

人工智能专题课System for AI（3） 

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

下载链接：

人工智能专题课System for AI（1） 

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

人工智能专题课System for AI（2） 

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

人工智能专题课System for AI（3） 

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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