BOOKS - Explainable, Interpretable, and Transparent AI Systems
Explainable, Interpretable, and Transparent AI Systems - B.K. Tripathy, Hari Seetha 2025 PDF CRC Press BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
89484

Telegram
 
Explainable, Interpretable, and Transparent AI Systems
Author: B.K. Tripathy, Hari Seetha
Year: 2025
Pages: 355
Format: PDF
File size: 29.6 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Introduction: Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of our lives, and its impact on society is undeniable. However, the rapid evolution of AI technology has raised concerns about its accountability, fairness, and transparency. The lack of understanding of AI decision-making processes can lead to unintended consequences, making it essential to develop Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques that are accountable, fair, transparent, and trustworthy. This book aims to provide readers with up-to-date information on the latest advancements in XAI, which is a critical requirement for AI/Machine Learning (ML)/Deep Learning (DL) models. Chapter 1: The Need for Explainable AI The rapid growth of AI technology has led to the development of complex models that often remain opaque to users.
Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Введение: Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни, и его влияние на общество неоспоримо. Однако быстрое развитие технологий ИИ вызвало обеспокоенность по поводу их подотчетности, справедливости и прозрачности. Отсутствие понимания процессов принятия решений ИИ может привести к непреднамеренным последствиям, что делает необходимым разработку методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI), которые являются подотчетными, справедливыми, прозрачными и заслуживающими доверия. Цель этой книги - предоставить читателям актуальную информацию о последних достижениях в XAI, что является критическим требованием для моделей AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Глава 1: Потребность в объяснимом ИИ Быстрый рост технологий ИИ привел к разработке сложных моделей, которые часто остаются непрозрачными для пользователей.
Book Explosible Interpretable and Transparent AI Systems Introduction : L'intelligence artificielle (IA) est devenue une partie intégrante de nos vies et son impact sur la société est indéniable. Toutefois, l'évolution rapide des technologies de l'IA a suscité des inquiétudes quant à leur responsabilité, leur équité et leur transparence. manque de compréhension des processus décisionnels de l'IA peut entraîner des conséquences involontaires, ce qui rend nécessaire le développement de méthodes d'intelligence artificielle intelligente (IAS) responsables, équitables, transparentes et crédibles. L'objectif de ce livre est de fournir aux lecteurs des informations à jour sur les dernières avancées de XAI, une exigence essentielle pour les modèles AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Chapitre 1 : La nécessité d'expliquer l'IA La croissance rapide des technologies de l'IA a conduit au développement de modèles complexes qui restent souvent opaques pour les utilisateurs.
Book Explorable Interpretable and Transparent AI Systems Introducción: La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas y su impacto en la sociedad es innegable. n embargo, el rápido desarrollo de las tecnologías de IA ha generado preocupación por su rendición de cuentas, equidad y transparencia. La falta de comprensión de los procesos de toma de decisiones de la IA puede producir consecuencias no deseadas, lo que hace necesario desarrollar técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) que sean responsables, justas, transparentes y creíbles. objetivo de este libro es proporcionar a los lectores información actualizada sobre los últimos avances en XAI, un requisito crítico para los modelos AI/Machine Arning (ML )/Deep Arning (DL). Capítulo 1: Necesidad de una IA explicable rápido crecimiento de las tecnologías de IA ha llevado al desarrollo de modelos complejos que a menudo siguen siendo opacos para los usuarios.
Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Introduzione: l'intelligenza artificiale (IA) è diventata parte integrante della nostra vita e il suo impatto sulla società è innegabile. Tuttavia, il rapido sviluppo della tecnologia dell'IA ha sollevato preoccupazioni sulla loro responsabilità, equità e trasparenza. La mancanza di comprensione dei processi decisionali dell'IA può portare a conseguenze involontarie, rendendo necessario lo sviluppo di tecniche di intelligenza artificiale spiegabili (XAI) che siano responsabili, equi, trasparenti e credibili. Lo scopo di questo libro è fornire ai lettori informazioni aggiornate sugli ultimi progressi in XAI, un requisito critico per i modelli AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Capitolo 1: La necessità di un'IA spiegabile La rapida crescita delle tecnologie di IA ha portato allo sviluppo di modelli complessi che spesso rimangono opachi per gli utenti.
Buch Erklärbare interpretierbare und transparente KI-Systeme Einführung: Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem festen Bestandteil unseres bens geworden und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft sind unbestreitbar. Die rasante Entwicklung von KI-Technologien hat jedoch Bedenken hinsichtlich ihrer Rechenschaftspflicht, Fairness und Transparenz aufgeworfen. Ein mangelndes Verständnis der Entscheidungsprozesse von KI kann zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen, was die Entwicklung von erklärbaren Methoden der künstlichen Intelligenz (XAI) erforderlich macht, die rechenschaftspflichtig, fair, transparent und vertrauenswürdig sind. Das Ziel dieses Buches ist es, den sern aktuelle Informationen über die neuesten Fortschritte in XAI zur Verfügung zu stellen, was eine kritische Voraussetzung für AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL) Modelle ist. Kapitel 1: Der Bedarf an erklärbarer KI Das rasante Wachstum von KI-Technologien hat zur Entwicklung komplexer Modelle geführt, die für die Nutzer oft undurchsichtig bleiben.
Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Wprowadzenie: Sztuczna inteligencja (AI) stała się integralną częścią naszego życia, a jej wpływ na społeczeństwo jest niezaprzeczalny. Szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji wzbudził jednak obawy dotyczące ich odpowiedzialności, uczciwości i przejrzystości. Brak zrozumienia procesów decyzyjnych dotyczących sztucznej inteligencji może prowadzić do niezamierzonych konsekwencji, co sprawia, że konieczne jest opracowanie wyjaśnionych technik sztucznej inteligencji (XAI), które są odpowiedzialne, sprawiedliwe, przejrzyste i godne zaufania. Celem książki jest dostarczenie czytelnikom aktualnych informacji na temat najnowszych osiągnięć XAI, krytycznego wymogu dla modeli AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Rozdział 1: Potrzeba zrozumiałej sztucznej inteligencji Szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji doprowadził do rozwoju złożonych modeli, które często pozostają nieprzejrzyste dla użytkowników.
''
Açıklanabilir Yorumlanabilir ve Şeffaf AI stemleri Giriş: Yapay zeka (AI) hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve toplum üzerindeki etkisi yadsınamaz. Bununla birlikte, AI teknolojilerinin hızlı gelişimi, hesap verebilirlik, adalet ve şeffaflık konusunda endişelere yol açmıştır. AI karar verme süreçlerinin anlaşılmaması, istenmeyen sonuçlara yol açabilir; bu da, hesap verebilir, adil, şeffaf ve güvenilir olan açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerinin geliştirilmesini gerekli kılar. Bu kitabın amacı, okuyuculara, AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL) modelleri için kritik bir gereklilik olan XAI'daki en son gelişmeler hakkında güncel bilgiler sağlamaktır. Bölüm 1: Açıklanabilir AI İhtiyacı YZ teknolojilerinin hızlı büyümesi, kullanıcılara genellikle opak kalan karmaşık modellerin geliştirilmesine yol açmıştır.
كتاب قابل للتفسير وشفاف أنظمة الذكاء الاصطناعي المقدمة: أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، ولا يمكن إنكار تأثيره على المجتمع. ومع ذلك، أثار التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن مساءلتها وإنصافها وشفافيتها. يمكن أن يؤدي الافتقار إلى فهم عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي إلى عواقب غير مقصودة، مما يجعل من الضروري تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي يمكن تفسيرها (XAI) تكون خاضعة للمساءلة وعادلة وشفافة وجديرة بالثقة. الغرض من هذا الكتاب هو تزويد القراء بمعلومات محدثة عن أحدث التطورات في XAI، وهو مطلب حاسم لنماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (ML )/التعلم العميق (DL). الفصل 1: الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أدى النمو السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تطوير نماذج معقدة غالبًا ما تظل غامضة للمستخدمين.
書籍可解釋可解釋和可透明的AI系統介紹:人工智能(AI)已成為我們生活中不可或缺的一部分,其對社會的影響是不可否認的。然而,AI技術的快速發展引起了人們對他們的問責、公平和透明度的擔憂。缺乏對AI決策過程的了解可能會導致意想不到的後果,因此有必要開發可解釋的人工智能(XAI)技術,這些技術是負責任的,公平的,透明的和可信的。本書的目的是為讀者提供有關XAI最新進展的最新信息,這是AI/Machine Arning(ML )/Deep Arning(DL)模型的關鍵要求。第1章:需要可解釋的AI AI AI技術的快速發展導致了復雜模型的發展,這些模型通常對用戶來說是不透明的。

You may also be interested in:

Explainable Artificial Intelligence for Biomedical and Healthcare Applications
Explainable AI (XAI) for Sustainable Development: Trends and Applications
Convergence of Blockchain and Explainable Artificial Intelligence BlockXAI
Explainable Agency in Artificial Intelligence Research and Practice
Accountable and Explainable Methods for Complex Reasoning over Text
Convergence of Blockchain and Explainable Artificial Intelligence BlockXAI
Explainable AI (XAI) for Sustainable Development Trends and Applications
Explainable Agency in Artificial Intelligence Research and Practice
Explainable AI: Demystifying AI Decisions. A Guide to Transparency and Trust
Explainable AI (XAI) for Sustainable Development Trends and Applications
Explainable Artificial Intelligence for Biomedical and Healthcare Applications
Medical Data Analysis and Processing using Explainable Artificial Intelligence
Medical Data Analysis and Processing using Explainable Artificial Intelligence
Transparent and Reproducible Social Science Research: How to Do Open Science
Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles Concepts, Challenges, and Applications
Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles Concepts, Challenges, and Applications
Platform and Model Design for Responsible AI: Design and build resilient, private, fair, and transparent machine learning models
Explainable Artificial Intelligence (XAI) Concepts, enabling tools, technologies and applications
Explainable Artificial Intelligence (XAI) Concepts, enabling tools, technologies and applications
Mastering embedded systems with UML state machines Designing Embedded Systems Building Robust Embedded Systems Using UML
Mastering embedded systems with UML state machines Designing Embedded Systems Building Robust Embedded Systems Using UML
Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning (Lecture Notes in Computer Science Book 11700)
Dimension Groups and Dynamical Systems Substitutions, Bratteli Diagrams and Cantor Systems
Introduction to Embedded Systems A Cyber-Physical Systems Approach, 2nd Edition
Industrial and Laboratory Measuring Systems Sensors, Distributed, Modular and Wireless Systems
Industrial and Laboratory Measuring Systems Sensors, Distributed, Modular and Wireless Systems
Model-based Systems Architecting Using CESAM to Architect Complex Systems. Volume 3
Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale
Recommender Systems: Algorithms and their Applications (Transactions on Computer Systems and Networks)
Digital Systems Design, Volume I Numbering Systems and Logical Operations
The Systems Bible: The Beginner|s Guide to Systems Large and Small
Quantitative Systems Pharmacology Models and Model-Based Systems with Applications
Implementation of Robot Systems: An introduction to robotics, automation, and successful systems integration in manufacturing
Building Recommendation Systems in Python and JAX Hands-On Production Systems at Scale (Final)
Fundamentals of Electronics Vol.3 Discrete-time Signals and Systems, and Quantized Level Systems
Building Recommendation Systems in Python and JAX Hands-On Production Systems at Scale (Final)
Readings in Database Systems, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
Radiation Detection Systems Sensor Materials, Systems, Technology, and Characterization Measurements, Second Edition
Understanding Behaviour of Distributed Systems Using mCRL2 (Studies in Systems, Decision and Control, 458)
The Electrical Engineering Handbook Systems, Controls, Embedded Systems, Energy, and Machines, Third Edition