坐而論道，起而行之

Recent developments in Adversarial Example, Part I

運用對抗例攻擊深度學習模型（二）

針對深度學習的對抗例在 2017 年有許多進展，包含現實環境中的效果如何、新的攻擊與防禦手法、通用對抗例等等。

機器學習公不公平？

演算法公平性研究綜合摘要，包含公平的定義與數學模型以及公平性的研究範圍。

機器學習公平嗎？

Testing AI with Metamorphic Testing

Testing machine learning and AI algorithms is hard. Metamorphic…

歐盟 GDPR 生效對機器學習應用的影響

歐盟在 2016 年 4 月通過了 General Data Protection…

GDPR and its impacts on machine learning applications

運用對抗例攻擊深度學習模型（一）

利用對抗例（adversarial example）造成深度學習模型判斷錯誤的重要特性回顧、製造惡意資料的演算法，以及一些防禦的策略。