Book Description: Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are poised to revolutionize every industry, including Intelligent Transportation Systems (ITS). However, while ML, particularly deep learning models, can achieve high accuracy, their outputs are often difficult to understand and cannot be easily explained. This lack of transparency can be particularly problematic when it comes to critical safety systems like transportation. Explainable AI (XAI) techniques aim to address this issue by providing human-understandable representations of machine learning models while maintaining performance. These methods have the potential to boost public confidence and trust in AI-based ITS applications, but they also raise ethical concerns about accountability, transparency, and fairness. The book "Explainable Artificial Intelligence for Intelligent Transportation Systems" delves into the need to study and comprehend the technological process that underpins modern knowledge development as the basis for human survival and the unity of warring factions. It explores the possibility of developing a personal paradigm for understanding the technological process of creating contemporary knowledge as the foundation for human existence and the unification of people in a state of conflict. The book examines the significance of XAI in the context of ITS, highlighting its potential benefits and challenges. The book is divided into four sections: Part 1: Introduction to Explainable Artificial Intelligence This section provides an overview of XAI, its importance, and its relevance to ITS. It discusses the limitations of traditional ML models and the need for more transparent and interpretable models.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) готовы совершить революцию в любой отрасли, включая интеллектуальные транспортные системы (ITS). Однако, хотя ML, особенно модели глубокого обучения, могут достигать высокой точности, их результаты часто трудно понять и их невозможно легко объяснить. Это отсутствие прозрачности может быть особенно проблематичным, когда речь идет о критически важных системах безопасности, таких как транспорт. Методы объяснимого ИИ (XAI) направлены на решение этой проблемы путем предоставления понятных для человека представлений моделей машинного обучения при сохранении производительности. Эти методы могут повысить доверие общественности к ITS-приложениям на основе ИИ, но они также вызывают этическую обеспокоенность по поводу подотчетности, прозрачности и справедливости. Книга «Explainable Artificial Intelligence for Intelligent Transportation Systems» углубляется в необходимость изучения и осмысления технологического процесса, лежащего в основе современного развития знаний как основы выживания человека и единства враждующих группировок. В ней исследуется возможность выработки личностной парадигмы понимания технологического процесса создания современного знания как фундамента человеческого существования и объединения людей в состоянии конфликта. Книга рассматривает значение XAI в контексте ITS, подчеркивая его потенциальные преимущества и проблемы. Книга разделена на четыре раздела: Часть 1: Введение в объяснимый искусственный интеллект В этом разделе представлен обзор XAI, его важности и значимости для ITS. В нем обсуждаются ограничения традиционных моделей ML и необходимость в более прозрачных и интерпретируемых моделях.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont prêts à révolutionner tous les secteurs, y compris les systèmes de transport intelligents (ITS). Cependant, bien que les LM, en particulier les modèles d'apprentissage profond, puissent atteindre une grande précision, leurs résultats sont souvent difficiles à comprendre et ne peuvent être facilement expliqués. Ce manque de transparence peut être particulièrement problématique lorsqu'il s'agit de systèmes de sécurité essentiels tels que les transports. s méthodes d'IA explicable (XAI) visent à résoudre ce problème en fournissant des représentations compréhensibles pour l'homme des modèles d'apprentissage automatique tout en préservant les performances. Ces méthodes peuvent accroître la confiance du public dans les demandes de STI fondées sur l'IA, mais elles soulèvent aussi des préoccupations éthiques en matière de responsabilité, de transparence et d'équité. livre « Intelligence artificielle exploitable pour les systèmes de transport intelligents » explore la nécessité d'étudier et de comprendre le processus technologique qui sous-tend le développement moderne des connaissances en tant que fondement de la survie humaine et de l'unité des factions belligérantes. Il explore la possibilité d'élaborer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique de la création de connaissances modernes en tant que fondement de l'existence humaine et de l'unification des personnes en conflit. livre examine l'importance de XAI dans le contexte de l'ITS, en soulignant ses avantages et ses défis potentiels. livre est divisé en quatre sections : Partie 1 : Introduction à l'intelligence artificielle explicable Cette section présente un aperçu de XAI, de son importance et de son importance pour l'ITS. Il examine les limites des modèles traditionnels de LM et la nécessité de modèles plus transparents et interprétables.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están listos para revolucionar cualquier industria, incluidos los sistemas de transporte inteligente (ITS). n embargo, aunque los LM, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, pueden alcanzar una alta precisión, sus resultados a menudo son difíciles de entender y no se pueden explicar fácilmente. Esta falta de transparencia puede ser especialmente problemática cuando se trata de sistemas de seguridad críticos como el transporte. técnicas de IA explicable (XAI) tienen como objetivo resolver este problema proporcionando representaciones comprensibles para el hombre de los modelos de aprendizaje automático, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento. Estos métodos pueden aumentar la confianza del público en las aplicaciones de ITS basadas en IA, pero también plantean preocupaciones éticas sobre la rendición de cuentas, la transparencia y la equidad. libro «Inteligencia Artificial Explosiva para stemas de Transporte Inteligente» profundiza en la necesidad de estudiar y reflexionar sobre el proceso tecnológico que sustenta el desarrollo moderno del conocimiento como base para la supervivencia humana y la unidad de las facciones beligerantes. Explora la posibilidad de generar un paradigma personal para entender el proceso tecnológico de la creación del conocimiento moderno como fundamento de la existencia humana y la unión de las personas en un estado de conflicto. libro examina el significado de XAI en el contexto del ITS, destacando sus posibles ventajas y desafíos. libro se divide en cuatro secciones: Parte 1: Introducción a la Inteligencia Artificial Explicable Esta sección presenta una visión general de la XAI, su importancia e importancia para el ITS. Discute las limitaciones de los modelos ML tradicionales y la necesidad de modelos más transparentes e interpretables.

Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem de Máquinas (ML) estão prontos para revolucionar qualquer indústria, incluindo sistemas de transporte inteligente (ITS). No entanto, embora os ML, especialmente os modelos de aprendizado profundo, podem alcançar alta precisão, seus resultados são muitas vezes difíceis de entender e não podem ser facilmente explicados. Esta falta de transparência pode ser particularmente problemática quando se trata de sistemas de segurança críticos, como o transporte. Os métodos de IA explicável (XAI) visam resolver este problema oferecendo modelos de aprendizado de máquina compreensíveis para os seres humanos, mantendo o desempenho. Estes métodos podem aumentar a confiança do público em aplicações ITS baseadas em IA, mas também geram preocupações éticas quanto à responsabilização, transparência e justiça. O livro «Explorable Artificial Inteligência para a Inteligência de Transporte de stemas» aprofundou-se na necessidade de explorar e compreender o processo tecnológico que sustenta o desenvolvimento moderno do conhecimento como base da sobrevivência humana e da unidade de facções rivais. Ela explora a possibilidade de criar um paradigma pessoal para compreender o processo tecnológico de criação do conhecimento moderno como fundamento da existência humana e da união de pessoas em conflito. O livro considera o valor do XAI no contexto do ITS, enfatizando seus potenciais benefícios e problemas. O livro é dividido em quatro seções: Parte 1: Introdução à inteligência artificial explicável Esta seção apresenta uma visão geral do XAI, sua importância e importância para o ITS. Ele discute as limitações dos modelos ML tradicionais e a necessidade de modelos mais transparentes e interpretáveis.

Intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) sono pronti a rivoluzionare qualsiasi settore, inclusi i sistemi di trasporto intelligenti (ITS). Tuttavia, anche se ML, in particolare modelli di apprendimento profondo, possono raggiungere una grande precisione, i loro risultati sono spesso difficili da comprendere e non possono essere facilmente spiegati. Questa mancanza di trasparenza può essere particolarmente problematica quando si tratta di sistemi di sicurezza critici come i trasporti. I metodi di IA (XAI) sono progettati per risolvere il problema fornendo modelli di apprendimento automatico comprensibili per l'uomo, mantenendo la produttività. Questi metodi possono aumentare la fiducia del pubblico nelle applicazioni ITS basate sull'IA, ma sono anche una preoccupazione etica per la responsabilità, la trasparenza e l'equità. Il libro «Explainable Artigial Intelligence for Intelligent Trasporti Systems» approfondisce la necessità di esplorare e comprendere il processo tecnologico alla base dello sviluppo moderno della conoscenza come base della sopravvivenza umana e dell'unità dei gruppi rivali. Essa esamina la possibilità di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico per creare la conoscenza moderna come fondamento dell'esistenza umana e unire le persone in conflitto. Il libro esamina il valore XAI nel contesto ITS, sottolineando i suoi potenziali vantaggi e problemi. Il libro è suddiviso in quattro sezioni: Parte 1: Introduzione all'intelligenza artificiale spiegabile In questa sezione viene fornita una panoramica di XAI, la sua importanza e l'importanza per ITS. Tratta dei limiti dei modelli ML tradizionali e della necessità di modelli più trasparenti e interpretabili.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles rnen (ML) sind bereit, jede Branche zu revolutionieren, einschließlich intelligenter Transportsysteme (ITS). Obwohl MLs, insbesondere Deep-arning-Modelle, eine hohe Genauigkeit erreichen können, sind ihre Ergebnisse oft schwer zu verstehen und nicht leicht zu erklären. Dieser Mangel an Transparenz kann besonders problematisch sein, wenn es um kritische cherheitssysteme wie den Verkehr geht. Erklärbare KI (XAI) -Methoden zielen darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem sie verständliche Darstellungen von Machine-arning-Modellen bereitstellen und gleichzeitig die istung erhalten. Diese Techniken können das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-basierte ITS-Anwendungen erhöhen, werfen aber auch ethische Bedenken hinsichtlich Rechenschaftspflicht, Transparenz und Fairness auf. Das Buch Explainable Artificial Intelligence for Intelligent Transportation Systems befasst sich mit der Notwendigkeit, den technologischen Prozess zu untersuchen und zu verstehen, der der modernen Wissensentwicklung als Grundlage für das menschliche Überleben und die Einheit der verfeindeten Gruppen zugrunde liegt. Es untersucht die Möglichkeit, ein persönliches Paradigma für das Verständnis des technologischen Prozesses der Schaffung von modernem Wissen als Grundlage der menschlichen Existenz und der Vereinigung von Menschen in einem Zustand des Konflikts zu entwickeln. Das Buch untersucht die Bedeutung von XAI im Kontext von ITS und hebt seine potenziellen Vorteile und Herausforderungen hervor. Das Buch ist in vier Abschnitte gegliedert: Teil 1: Einführung in erklärbare Künstliche Intelligenz Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über XAI, seine Bedeutung und Bedeutung für den ITS. Es diskutiert die Grenzen traditioneller ML-Modelle und die Notwendigkeit transparenterer und interpretierbarer Modelle.

אינטליגנציה מלאכותית (AI) ו-Machine arning (ML) עומדים לחולל מהפכה בכל תעשייה, כולל מערכות תחבורה תבוניות (ITS). עם זאת, בעוד MLs, במיוחד מודלים ללמידה עמוקה, יכולים להשיג דיוק גבוה, התוצאות שלהם לעתים קרובות קשות להבנה ולא ניתן להסביר בקלות. חוסר שקיפות זה יכול להיות בעייתי במיוחד כשמדובר במערכות אבטחה קריטיות כמו תחבורה. שיטות בינה מלאכותית (XAI) מטפלות בבעיה זו על ידי מתן ייצוג אנושי-קריא של מודלים למידת מכונה תוך שמירה על ביצועים. פרקטיקות אלה עשויות להגביר את אמון הציבור ביישומי ITS המבוססים על AI, אך הן גם מעלות חששות אתיים בנוגע לאחריות, שקיפות והוגנות. הספר Intelligence Artifical Intelligence for Intelligent Transportation Systems מתעמק בצורך לחקור ולהבין את התהליך הטכנולוגי העומד בבסיס התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האדם ולאחדות הקבוצות הלוחמות. הוא בוחן את האפשרות לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של יצירת ידע מודרני כבסיס לקיום האנושי ואיחוד אנשים במצב של קונפליקט. הספר בוחן את המשמעות של XAI בהקשר של ITS, ומדגיש את היתרונות והאתגרים האפשריים שלו. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק 1: מבוא לבינה מלאכותית מוסברת סעיף זה מספק סקירה של XAI, חשיבותו ורלוונטיות ל-ITS. הוא דן במגבלות של מודלים מסורתיים של ML ובצורך במודלים שקופים ומפורשים יותר.''

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), Akıllı Ulaşım stemleri (ITS) dahil olmak üzere herhangi bir endüstride devrim yaratmaya hazırlanıyor. Bununla birlikte, ML'ler, özellikle derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk elde edebilirken, sonuçlarının anlaşılması genellikle zordur ve kolayca açıklanamaz. Bu şeffaflık eksikliği, ulaşım gibi kritik güvenlik sistemleri söz konusu olduğunda özellikle sorunlu olabilir. Açıklanabilir AI (XAI) yöntemleri, performansı korurken makine öğrenme modellerinin insan tarafından okunabilir temsillerini sağlayarak bu sorunu ele alır. Bu uygulamalar, AI tabanlı ITS uygulamalarına halkın güvenini artırabilir, ancak aynı zamanda hesap verebilirlik, şeffaflık ve adalet konusunda etik kaygılar da doğurur. "Akıllı Ulaşım stemleri için Açıklanabilir Yapay Zeka" kitabı, insanın hayatta kalması ve savaşan grupların birliği için temel olarak bilginin modern gelişiminin altında yatan teknolojik süreci inceleme ve anlama ihtiyacını araştırıyor. Modern bilgiyi insan varlığının temeli olarak yaratmanın ve insanları bir çatışma durumunda birleştirmenin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme olasılığını araştırıyor. Kitap, XAI'nin anlamını ITS bağlamında inceliyor, potansiyel faydalarını ve zorluklarını vurguluyor. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm 1: Açıklanabilir yapay zekaya giriş Bu bölüm, XAI, önemi ve ITS ile ilgisi hakkında genel bir bakış sunar. Geleneksel ML modellerinin sınırlamalarını ve daha şeffaf ve yorumlanabilir modellere duyulan ihtiyacı tartışır.

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على وشك إحداث ثورة في أي صناعة، بما في ذلك أنظمة النقل الذكية (ITS). ومع ذلك، في حين أن MLs، وخاصة نماذج التعلم العميق، يمكن أن تحقق دقة عالية، فإن نتائجها غالبًا ما يكون من الصعب فهمها ولا يمكن تفسيرها بسهولة. يمكن أن يكون هذا الافتقار إلى الشفافية مشكلة بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بأنظمة الأمن الحيوية مثل النقل. تعالج طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) هذه المشكلة من خلال توفير تمثيلات يمكن قراءتها من قبل الإنسان لنماذج التعلم الآلي مع الحفاظ على الأداء. قد تزيد هذه الممارسات من ثقة الجمهور في تطبيقات ITS القائمة على الذكاء الاصطناعي، لكنها تثير أيضًا مخاوف أخلاقية بشأن المساءلة والشفافية والإنصاف. يتعمق كتاب «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لأنظمة النقل الذكية» في الحاجة إلى دراسة وفهم العملية التكنولوجية الكامنة وراء التطور الحديث للمعرفة كأساس لبقاء الإنسان ووحدة الجماعات المتحاربة. ويستكشف إمكانية وضع نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لخلق المعرفة الحديثة كأساس للوجود البشري وتوحيد الناس في حالة الصراع. يبحث الكتاب في معنى XAI في سياق ITS، ويسلط الضوء على فوائده وتحدياته المحتملة. ينقسم الكتاب إلى أربعة أقسام: الجزء 1: مقدمة للذكاء الاصطناعي القابل للشرح يقدم هذا القسم لمحة عامة عن XAI وأهميته وصلته بـ ITS. وهو يناقش القيود المفروضة على النماذج التقليدية لمكافحة غسل الأموال والحاجة إلى نماذج أكثر شفافية وقابلة للتفسير.

인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 은 ITS (Intelligent Transportation Systems) 를 포함한 모든 산업에 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. 그러나 ML, 특히 딥 러닝 모델은 높은 정확도를 달성 할 수 있지만 결과를 이해하기 어렵고 쉽게 설명 할 수 없습니다. 이러한 투명성 부족은 운송과 같은 중요한 보안 시스템과 관련하여 특히 문제가 될 수 있습니다. 설명 가능한 AI (XAI) 방법은 성능을 유지하면서 인간이 읽을 수있는 머신 러닝 모델 표현을 제공함으로써이 문제를 해결합니다. 이러한 관행은 AI 기반 ITS 응용 프로그램에 대한 대중의 신뢰를 높일 수 있지만 책임, 투명성 및 공정성에 대한 윤리적 우려를 제기합니 "지능형 운송 시스템을위한 설명 가능한 인공 지능" 책은 인간의 생존과 전쟁 그룹의 통일성의 기초로서 현대 지식 개발의 기초가되는 기술 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성을 탐구합니다. 그것은 인간 존재의 기초로서 현대 지식을 창조하고 갈등 상태에서 사람들을 연합시키는 기술 과정을 이해하기위한 개인적인 패러다임을 개발할 가능성을 탐구합니다. 이 책은 ITS의 맥락에서 XAI의 의미를 살펴보고 잠재적 인 이점과 과제를 강조합니다. 이 책은 파트 1: 설명 가능한 인공 지능에 대한 소개의이 섹션은 XAI에 대한 개요, ITS와의 중요성 및 관련성을 제공합니다. 기존 ML 모델의 한계와보다 투명하고 해석 가능한 모델의 필요성에 대해 설명합니다.

人工智能（AI）和機器學習（ML）準備徹底改變任何行業，包括智能運輸系統（ITS）。但是，盡管ML，尤其是深度學習模型可以達到高精度，但它們的結果通常很難理解，也無法輕易解釋。在運輸等關鍵安全系統方面，這種缺乏透明度可能特別成問題。可解釋的AI（XAI）方法旨在通過在保持性能的同時為機器學習模型提供人類可理解的表示來解決此問題。這些方法可以提高公眾對基於AI的ITS應用程序的信心，但也引起了人們對問責制，透明度和公平性的道德關註。「智能運輸系統的可解釋人工智能」一書深入探討了研究和反思作為人類生存和交戰派系團結基礎的現代知識發展的過程的必要性。它探討了建立理解現代知識創造過程作為人類生存基礎和將處於沖突狀態的人聚集在一起的個人範例的可能性。該書回顧了XAI在ITS中的重要性，強調了其潛在的優勢和挑戰。該書分為四個部分：第1部分：可解釋的人工智能簡介本部分概述了XAI，其重要性和對ITS的重要性。它討論了傳統ML模型的局限性以及對更透明和可解釋模型的必要性。