在自动驾驶系统决策机制与人脸识别算法优化等领域，深度学习技术的可靠性直接影响应用成效。本研究方向聚焦算法安全防护体系的构建，通过对抗样本检测、模型鲁棒性提升等关键技术，解决实际应用中的安全隐患。
| 服务模块 | 具体内容 |
|---|---|
| 学术成果保障 | EI/CPCI/SCOPUS收录会议论文发表支持 |
| 导师团队构成 | 南加州大学人工智能实验室博士领衔 |
| 培养周期安排 | 4-6个月系统化研究训练 |
| 教学实施方式 | 线上专属会议室实时互动 |
项目涵盖TensorFlow框架实战应用、对抗神经网络构建、模型鲁棒性测试等关键技术模块。通过PyTorch平台进行算法优化实验，结合CIFAR-10、MNIST等标准数据集验证研究成果。
