Explainable Artificial Intelligence : Methods for Trustworthy AI Systems
Langue : anglais
Edité par Notion Press, 2026
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explainable Artificial Intelligence: Methods for Trustworthy AI Systems provides acomprehensive exploration of how artificial intelligence can become more transparent,interpretable, fair, and trustworthy. The book introduces the foundations and evolution ofExplainable AI (XAI), highlighting the growing need for transparency, accountability, andhuman trust in intelligent systems. It examines key explainability techniques, includingintrinsically interpretable models, feature attribution, model-agnostic methods, and local andglobal explanations. Special attention is given to deep learning, transformers, large languagemodels, generative AI, and foundation models. The book also addresses fairness, ethics, privacy,governance, and regulatory compliance, alongside practical tools, frameworks, evaluationmetrics, and human-centered assessment approaches. Through applications in healthcare,finance, cybersecurity, insurance, and critical infrastructure, it demonstrates the practical value oftrustworthy AI. The book concludes by examining emerging trends and future researchdirections, making it a valuable resource for researchers, professionals, educators, and studentsexploring responsible and explainable AI.…
N° de réf. du vendeur 9798906737731
- Titre
- Explainable Artificial Intelligence : Methods for Trustworthy AI Systems
- Auteur
- Vinaykumar Chitukoori
- Éditeur
- Notion Press
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798906737731
- Poids de l'article
- 351 grammes
- Dimensions
- 229x152x13 mm
Explainable Artificial Intelligence: Methods for Trustworthy AI Systems provides acomprehensive exploration of how artificial intelligence can become more transparent,interpretable, fair, and trustworthy. The book introduces the foundations and evolution ofExplainable AI (XAI), highlighting the growing need for transparency, accountability, andhuman trust in intelligent systems. It examines key explainability techniques, includingintrinsically interpretable models, feature attribution, model-agnostic methods, and local andglobal explanations. Special attention is given to deep learning, transformers, large languagemodels, generative AI, and foundation models. The book also addresses fairness, ethics, privacy,governance, and regulatory compliance, alongside practical tools, frameworks, evaluationmetrics, and human-centered assessment approaches. Through applications in healthcare,finance, cybersecurity, insurance, and critical infrastructure, it demonstrates the practical value oftrustworthy AI. The book concludes by examining emerging trends and future researchdirections, making it a valuable resource for researchers, professionals, educators, and studentsexploring responsible and explainable AI.
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