如何在家里制作 Builds adversarially robust neural networks with PyTorch 的 AI 辅助系统，需要包含哪些基础组件？请以Markdown格式输出。
user
```markdown
# 在家制作 Builds Adversarially Robust Neural Networks with PyTorch 的 AI 辅助系统

## 基础组件

### 1. 硬件环境
- **计算设备**：具备CUDA支持的GPU或足够的CPU资源
- **内存**：至少8GB RAM，建议16GB以上
- **存储**：足够的磁盘空间，建议250GB以上

### 2. 软件环境
- **操作系统**：Windows、Linux或macOS
- **Python**：版本3.6或更高
- **PyTorch**：版本1.0或更高，包含CUDA支持的版本
- **Jupyter Notebook**：用于代码调试和展示

### 3. 数据集
- **训练数据**：适用于模型训练的数据集，如MNIST、CIFAR-10或ImageNet
- **验证数据**：用于模型评估的数据集

### 4. 模型架构
- **基础模型**：选择一个性能良好的神经网络模型，如ResNet、VGG或DenseNet
- **对抗训练**：实现对抗训练算法，如FGSM、PGD等

### 5. 辅助工具
- **数据预处理**：图像增强、归一化等
- **模型优化**：正则化技术、学习率调整策略
- **评估工具**：准确性、鲁棒性等指标的评估

### 6. 文档和资源
- **官方文档**：PyTorch官方文档
- **学术论文**：关于对抗性训练的研究论文
- **社区资源**：GitHub上的相关项目、博客文章

通过以上基础组件的准备，你可以在家里构建一个对抗性鲁棒神经网络的AI辅助系统。
```
assistant