AIにおけるセキュリティと安全性：敵対的サンプル、バイアス、信頼性 w/ Moustapha Cissé - TWiML Talk #108

この記事は、AIのセキュリティと安全性について議論するポッドキャストのエピソードを要約しています。Facebook AI Research Lab (FAIR) ParisのMoustapha Cisséの研究、特に敵対的サンプルと堅牢なAIシステムに関する彼の研究に焦点を当てています。また、データセットにおけるバイアスと、これらのバイアスを特定し軽減できるモデルについても議論しています。この記事は、ニューヨークで開催されるAIカンファレンスを宣伝し、主要な講演者を強調し、割引コードを提供しています。ショーノートと関連するコンテストとシリーズへのリンクを提供しており、AI分野における実践的な応用とコミュニティエンゲージメントに焦点を当てていることを示しています。

• •ポッドキャストのエピソードは、敵対的サンプルやバイアスなど、AIのセキュリティと安全性に焦点を当てています。
• •パリのFAIRにおけるMoustapha Cisséの研究が議論の中心です。
• •この記事はAIカンファレンスを宣伝し、さらなる学習のためのリソースを提供しています。