Transparency and Interpretability for Learned Representations of Artificial Neural Networks - Couverture souple

Couverture souple

ISBN 10 : 3658400056 ISBN 13 : 9783658400057

Synopsis

L'intelligence artificielle (IA) est un concept dont la signification et la perception ont considérablement changé au cours des dernières décennies. En commençant par des efforts de recherche individuels et purement théoriques dans les années 1950, l'IA est devenue un domaine de recherche entièrement développé des temps modernes et peut sans doute émerger comme l'une des avancées technologiques les plus importantes de l'humanité. Malgré ces progrès technologiques rapides, certaines questions clés qui tournent autour de la question de la transparence, de l'interprétabilité et de l'explicabilité de la prise de décision d'une IA restent sans réponse. Ainsi, un jeune domaine de recherche inventé avec le terme général Explainable AI (XAI) a émergé d'exigences de plus en plus strictes pour l'utilisation de l'IA dans des domaines critiques ou sensibles à l'éthique. Une branche de recherche importante de XAI consiste à développer des méthodes qui aident à faciliter une compréhension plus profonde de la connaissance apprise des systèmes neuronaux artificiels. Dans ce livre, une série d'études scientifiques sont présentées qui éclairent la façon d'adopter une approche empirique inspirée des neurosciences pour étudier la représentation apprise d'un réseau de neurones dans le même esprit que les études neuroscientifiques du cerveau.

Détails de l'édition

• Langue: anglais
• ISBN 10: 3658400056
• ISBN 13: 9783658400057
• Reliure: Broché
• Coordonnées du fabricant: non disponible
• Personne responsable: non disponible