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  • 2023-08-01 颁布
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【正版授权-英语版】 ISO/IEC 24029-2:2023 EN Artificial intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 2: Methodology for the use of formal methods_第1页
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基本信息：

  • 标准号：ISO/IEC 24029-2:2023 EN
  • 标准名称：人工智能（AI）-神经网络鲁棒性评估-第2部分：使用形式化方法的方法学
  • 英文名称：Artificial intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 2: Methodology for the use of formal methods
  • 标准状态：现行
  • 发布日期：2023-08-01

文档简介

ISO/IEC24029-2:2023ENArtificialintelligence(AI)-Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks-Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods是关于评估神经网络稳健性的标准，它为使用形式化方法提供了方法学。形式化方法是一种数学和计算机科学的方法，用于处理和验证复杂的系统和过程。这种方法能够提供对系统或过程精确、一致和可证明的理解。

该标准的主要部分包括：

1.定义和术语：标准明确了与神经网络稳健性评估相关的术语和概念，以便在整个方法学中有一个共同的理解。

2.评估过程：该部分描述了评估神经网络稳健性的整个过程，包括确定评估目标、选择和使用形式化方法、建立评估模型、进行模型验证和确认等步骤。

3.工具和技能：标准提到了在神经网络稳健性评估过程中需要的工具和技能，包括但不限于形式化工具、编程技能、数学技能等。

4.案例研究：标准可能包含一些案例研究，以展示如何在实际项目中应用这个方法。

使用此方法的好处是：

1.提高准确性：形式化方法可以提供对神经网络稳健性的精确理解，从而减少错误和偏差。

2.增强可重复性：由于形式化方法的精确性和一致性，神经网络稳健性评估结果可以在不同时间和地点进行重复。

3.促进理解：通过使用形式化方法，可以更好地理解神经网络的内部工作方式，从而促进人工智能的发展。

这就是ISO/IEC24029-2:2023ENArtificialintelligence(AI)-Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks-Part2:Methodologyfortheuseofformalme

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