Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning

Il libro "Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning" offre un'analisi approfondita delle sfide e delle soluzioni nel campo dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI). In un'epoca in cui i sistemi autonomi prendono sempre più decisioni, è fondamentale che queste decisioni siano comprensibili e trasparenti. L'opera mette in evidenza la necessità di mantenere il controllo e la supervisione umana sui sistemi di intelligenza artificiale, in particolare in settori sensibili come l'assistenza sanitaria e le infrastrutture critiche. I 22 capitoli del libro coprono una vasta gamma di argomenti, tra cui algoritmi, teorie e applicazioni delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile. L'approccio strutturato all'interpretabilità dei modelli di intelligenza artificiale è arricchito dalla discussione degli sviluppi attuali e delle direzioni future in questo campo di ricerca dinamico. I lettori otterranno preziose intuizioni sui metodi per valutare e spiegare le decisioni dell'IA, costituendo la base per un'implementazione responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale.