题名:
AI可解释性   / (意) 列奥尼达·詹法纳, 安东尼奥·迪·塞科著 , 郭涛译
ISBN:
978-7-302-60569-0 价格： CNY59.80
语种:
chi
载体形态:
228页 图 21cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2022.8
内容提要:
木书将试图构建XAI的方法论体系, 形成一组工具和方法, 从而解释ML模型产生的复杂结果, 帮助人们理解ML模型, 使用不可知论、依赖模型的方法和内在可解释性, 全局可解释性和局部可解释性等方法对人工智能模型建立方法论, 来回答AI的“是什么”、“怎么做”和“为什么”的问题, 本书是纯粹的技术书籍, 技术准确, 具有科学性, 先进性, 对提高读者的技术水平大有好处。 
主题词:
人工智能  
中图分类法:
TP18 版次： 5
主要责任者:
詹法纳 著
主要责任者:
塞科 著
次要责任者:
郭涛 译
责任者附注:
列奥尼达·詹法纳, 博士, 是一位理论物理学家, 目前在网络安全领域工作。安东尼奥·迪·塞科, 是一位理论物理学家, 拥有强大的数学背景。郭涛, 主要从事模式识别与人工智能、智能机器人、软件工程、地理人工智能和时空大数据挖掘与分析等前沿交叉技术的研究。