近年深度學習發展蓬勃下，不少研究開始挖掘這些模型潛在的弱點，當這些模型應用在如自駕車、醫療輔助系統時，將會帶來嚴重的危害。本演講除了探討在圖像（如自駕車）、文本（如惡意程式偵測）、語音模型（如 ASR系統）所帶來的潛在風險外，也將實際介紹目前最常見的 FGSM 與 PGD 兩種製造對抗例（adversarial examples）之演算法，並提供攻擊這三類模型的實作細節以及實測結果。最後將探討如何改善深度學習模型這一方面的缺點，並有效增加模型穩健度（robustness）。
議程表
08:30
入場時間
30 min
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17:00
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活動
失控的深度學習模型：從影像、文字到語音
目標聽眾
覺得深度學習很炫想知道它另一個面向者、預學習或正在進行深度學習模型開發者、想知道深度學習模型其實充滿風險者
先備知識
不需要，5min 實作部分需能理解 Python 基礎語法（optional）、具有深度學習的基礎（optional）
何明洋 / Kaminyou
Deep learning 研究者，主要領域為 CV 與 time-series data，現為台大研究生。擅長亂點技能樹，曾擔任過去年 HITCON 講者。
