Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning

Das Buch "Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Lösungen im Bereich der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI). In einer Zeit, in der autonome Systeme zunehmend Entscheidungen treffen, ist es entscheidend, dass diese Entscheidungen nachvollziehbar und transparent sind. Das Werk beleuchtet die Notwendigkeit, menschliche Kontrolle und Aufsicht über KI-Systeme zu wahren, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Gesundheitsversorgung und kritischen Infrastrukturen. Die 22 Kapitel des Buches decken eine Vielzahl von Themen ab, darunter Algorithmen, Theorien und Anwendungen von erklärbaren KI-Techniken. Die strukturierte Herangehensweise an die Interpretierbarkeit von KI-Modellen wird durch die Diskussion aktueller Entwicklungen und zukünftiger Richtungen in diesem dynamischen Forschungsfeld ergänzt. Die Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in Methoden zur Evaluierung und Erklärung von KI-Entscheidungen, was die Grundlage für eine verantwortungsvolle Implementierung von KI-Technologien bildet.