Explainable AI: Foundations, Methodologies and Applications (eBook)
XXII, 256 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-12807-3 (ISBN)
This book presents an overview and several applications of explainable artificial intelligence (XAI). It covers different aspects related to explainable artificial intelligence, such as the need to make the AI models interpretable, how black box machine/deep learning models can be understood using various XAI methods, different evaluation metrics for XAI, human-centered explainable AI, and applications of explainable AI in health care, security surveillance, transportation, among other areas.
The book is suitable for students and academics aiming to build up their background on explainable AI and can guide them in making machine/deep learning models more transparent. The book can be used as a reference book for teaching a graduate course on artificial intelligence, applied machine learning, or neural networks. Researchers working in the area of AI can use this book to discover the recent developments in XAI. Besides its use in academia, this book could be used by practitioners in AI industries, healthcare industries, medicine, autonomous vehicles, and security surveillance, who would like to develop AI techniques and applications with explanations.
Erscheint lt. Verlag | 19.10.2022 |
---|---|
Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library | Intelligent Systems Reference Library |
Zusatzinfo | XXII, 256 p. 86 illus., 64 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik | |
Schlagworte | Applied Machine Learning • Artificial Intelligence • Autonomous Systems • Class Imbalance • Data Augmentation • Deep learning • domain adaptation • Explainable AI • Generative Adversarial Learning • Image Completion • Image Segmentation • imitation learning • Intelligent Systems • Interpretable Learning • Network Interpretability • Neural networks • noise reduction • pattern recognition • Reinforcement Learning • Semi Supervised Learning |
ISBN-10 | 3-031-12807-9 / 3031128079 |
ISBN-13 | 978-3-031-12807-3 / 9783031128073 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
![PDF](/img/icon_pdf_big.jpg)
Größe: 9,8 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich