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内容简介：全书分为两部分。第一部分全面介绍深度学习的基础知识，包括神经网络(如卷积神经网络和循环神经网络)的数学基础、工作原理以及模型训练等内容。第二部分深入阐述深度学习安全的关键问题和核心算法，主要涉及对抗样本攻防技术、投毒攻防技术、后门攻防技术和深度伪造与防御技术。本书不仅介绍攻防技术算法的基本原理，还提供实用的示例程序，通过具体实践帮助读者掌握深度学习安全领域的相关攻击防御知识，帮助开发人员设计和实现更安全可靠的深度学习模型。