Can We Trust AI? Towards Practical Implementation and Theoretical Analysis in Trustworthy Machine Learning
Can We Trust AI? Towards Practical Implementation and Theoretical Analysis in Trustworthy Machine Learning
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798535511139
- DDC
- 621.3
- 저자명
- Xu, Kaidi.
- 서명/저자
- Can We Trust AI? Towards Practical Implementation and Theoretical Analysis in Trustworthy Machine Learning
- 발행사항
- [Sl] : Northeastern University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 116 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Lin, Xue.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Northeastern University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Computer engineering
- 일반주제명
- Computer science
- 일반주제명
- Information technology
- 일반주제명
- Artificial intelligence
- 일반주제명
- Sparsity
- 일반주제명
- Internships
- 일반주제명
- Deep learning
- 일반주제명
- Datasets
- 일반주제명
- Success
- 일반주제명
- Dissertations & theses
- 일반주제명
- Noise
- 일반주제명
- Advisors
- 일반주제명
- Defense
- 일반주제명
- Performance evaluation
- 일반주제명
- COVID-19
- 일반주제명
- Power
- 일반주제명
- Experiments
- 일반주제명
- Neural networks
- 일반주제명
- Medical research
- 일반주제명
- Classification
- 일반주제명
- Linear programming
- 일반주제명
- Methods
- 일반주제명
- Algorithms
- 일반주제명
- Ablation
- 키워드
- AI Security
- 키워드
- Deep Learning
- 기타저자
- Northeastern University Electrical and Computer Engineering
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-02B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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