AI Assurance : Towards Trustworthy, Explainable, Safe, and Ethical AI
Langue : anglais
Edité par Elsevier Inc Okt 2022, 2022
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - AI Assurance: Towards Trustworthy, Explainable, Safe, and Ethical AI provides readers with solutions and a foundational understanding of the methods that can be applied to test AI systems and provide assurance. Anyone developing software systems with intelligence, building learning algorithms, or deploying AI to a domain-specific problem (such as allocating cyber breaches, analyzing causation at a smart farm, reducing readmissions at a hospital, ensuring soldiers' safety in the battlefield, or predicting exports of one country to another) will benefit from the methods presented in this book. As AI assurance is now a major piece in AI and engineering research, this book will serve as a guide for researchers, scientists and students in their studies and experimentation. Moreover, as AI is being increasingly discussed and utilized at government and policymaking venues, the assurance of AI systems-as presented in this book-is at the nexus of such debates.
N° de réf. du vendeur 9780323919197
- Titre
- AI Assurance : Towards Trustworthy, Explainable, Safe, and Ethical AI
- Auteur
- Feras A. Batarseh
- Éditeur
- Elsevier Inc Okt 2022
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0323919197
- ISBN à 13 chiffres
- 9780323919197
- Poids de l'article
- 1 021 grammes
- Dimensions
- 235x191x31 mm
AI Assurance: Towards Trustworthy, Explainable, Safe, and Ethical AI provides readers with solutions and a foundational understanding of the methods that can be applied to test AI systems and provide assurance. Anyone developing software systems with intelligence, building learning algorithms, or deploying AI to a domain-specific problem (such as allocating cyber breaches, analyzing causation at a smart farm, reducing readmissions at a hospital, ensuring soldiers' safety in the battlefield, or predicting exports of one country to another) will benefit from the methods presented in this book.
As AI assurance is now a major piece in AI and engineering research, this book will serve as a guide for researchers, scientists and students in their studies and experimentation. Moreover, as AI is being increasingly discussed and utilized at government and policymaking venues, the assurance of AI systems--as presented in this book--is at the nexus of such debates.
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À propos de l’auteur
Dr. Batarseh is a senior member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), the Agricultural and Applied Economical Association (AAEA), and the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). He has taught AI and Data Science courses at multiple universities including George Mason University (GMU), University of Maryland - Baltimore County (UMBC), Georgetown University, and George Washington University (GWU).
Dr. Batarseh obtained his Ph.D. and M.Sc. in Computer Engineering from the University of Central Florida (UCF) (2007, 2011), a Juris Masters of Law from GMU (2022), and a Graduate Certificate in Project Leadership from Cornell University (2016). He currently holds courtesy appointments with the Center for Advanced Innovation in Agriculture (CAIA), National Security Institute (NSI), and the Department of Electrical and Computer Engineering at VT.
Dr. Laura Freeman is a Research Associate Professor at the Department of Statistics and the Director of the Intelligent Systems Lab at Virginia Tech's Hume Center. Her research leverages experimental methods for conducting research that brings together cyber-physical systems, Data Science, Artificial Intelligence, and Machine Learning to address critical challenges in national security. She is a CCI fellow.
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