Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Introduction: Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of our lives, and its impact on society is undeniable. However, the rapid evolution of AI technology has raised concerns about its accountability, fairness, and transparency. The lack of understanding of AI decision-making processes can lead to unintended consequences, making it essential to develop Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques that are accountable, fair, transparent, and trustworthy. This book aims to provide readers with up-to-date information on the latest advancements in XAI, which is a critical requirement for AI/Machine Learning (ML)/Deep Learning (DL) models. Chapter 1: The Need for Explainable AI The rapid growth of AI technology has led to the development of complex models that often remain opaque to users.

Book Explainable Interpretable and Transparent AI Systems Введение: Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни, и его влияние на общество неоспоримо. Однако быстрое развитие технологий ИИ вызвало обеспокоенность по поводу их подотчетности, справедливости и прозрачности. Отсутствие понимания процессов принятия решений ИИ может привести к непреднамеренным последствиям, что делает необходимым разработку методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI), которые являются подотчетными, справедливыми, прозрачными и заслуживающими доверия. Цель этой книги - предоставить читателям актуальную информацию о последних достижениях в XAI, что является критическим требованием для моделей AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Глава 1: Потребность в объяснимом ИИ Быстрый рост технологий ИИ привел к разработке сложных моделей, которые часто остаются непрозрачными для пользователей.

Book Explosible Interpretable and Transparent AI Systems Introduction : L'intelligence artificielle (IA) est devenue une partie intégrante de nos vies et son impact sur la société est indéniable. Toutefois, l'évolution rapide des technologies de l'IA a suscité des inquiétudes quant à leur responsabilité, leur équité et leur transparence. manque de compréhension des processus décisionnels de l'IA peut entraîner des conséquences involontaires, ce qui rend nécessaire le développement de méthodes d'intelligence artificielle intelligente (IAS) responsables, équitables, transparentes et crédibles. L'objectif de ce livre est de fournir aux lecteurs des informations à jour sur les dernières avancées de XAI, une exigence essentielle pour les modèles AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL). Chapitre 1 : La nécessité d'expliquer l'IA La croissance rapide des technologies de l'IA a conduit au développement de modèles complexes qui restent souvent opaques pour les utilisateurs.

Book Explorable Interpretable and Transparent AI Systems Introducción: La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas y su impacto en la sociedad es innegable. n embargo, el rápido desarrollo de las tecnologías de IA ha generado preocupación por su rendición de cuentas, equidad y transparencia. La falta de comprensión de los procesos de toma de decisiones de la IA puede producir consecuencias no deseadas, lo que hace necesario desarrollar técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) que sean responsables, justas, transparentes y creíbles. objetivo de este libro es proporcionar a los lectores información actualizada sobre los últimos avances en XAI, un requisito crítico para los modelos AI/Machine Arning (ML )/Deep Arning (DL). Capítulo 1: Necesidad de una IA explicable rápido crecimiento de las tecnologías de IA ha llevado al desarrollo de modelos complejos que a menudo siguen siendo opacos para los usuarios.

Buch Erklärbare interpretierbare und transparente KI-Systeme Einführung: Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem festen Bestandteil unseres bens geworden und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft sind unbestreitbar. Die rasante Entwicklung von KI-Technologien hat jedoch Bedenken hinsichtlich ihrer Rechenschaftspflicht, Fairness und Transparenz aufgeworfen. Ein mangelndes Verständnis der Entscheidungsprozesse von KI kann zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen, was die Entwicklung von erklärbaren Methoden der künstlichen Intelligenz (XAI) erforderlich macht, die rechenschaftspflichtig, fair, transparent und vertrauenswürdig sind. Das Ziel dieses Buches ist es, den sern aktuelle Informationen über die neuesten Fortschritte in XAI zur Verfügung zu stellen, was eine kritische Voraussetzung für AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL) Modelle ist. Kapitel 1: Der Bedarf an erklärbarer KI Das rasante Wachstum von KI-Technologien hat zur Entwicklung komplexer Modelle geführt, die für die Nutzer oft undurchsichtig bleiben.

''

Açıklanabilir Yorumlanabilir ve Şeffaf AI stemleri Giriş: Yapay zeka (AI) hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve toplum üzerindeki etkisi yadsınamaz. Bununla birlikte, AI teknolojilerinin hızlı gelişimi, hesap verebilirlik, adalet ve şeffaflık konusunda endişelere yol açmıştır. AI karar verme süreçlerinin anlaşılmaması, istenmeyen sonuçlara yol açabilir; bu da, hesap verebilir, adil, şeffaf ve güvenilir olan açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerinin geliştirilmesini gerekli kılar. Bu kitabın amacı, okuyuculara, AI/Machine arning (ML )/Deep arning (DL) modelleri için kritik bir gereklilik olan XAI'daki en son gelişmeler hakkında güncel bilgiler sağlamaktır. Bölüm 1: Açıklanabilir AI İhtiyacı YZ teknolojilerinin hızlı büyümesi, kullanıcılara genellikle opak kalan karmaşık modellerin geliştirilmesine yol açmıştır.

كتاب قابل للتفسير وشفاف أنظمة الذكاء الاصطناعي المقدمة: أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، ولا يمكن إنكار تأثيره على المجتمع. ومع ذلك، أثار التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن مساءلتها وإنصافها وشفافيتها. يمكن أن يؤدي الافتقار إلى فهم عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي إلى عواقب غير مقصودة، مما يجعل من الضروري تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي يمكن تفسيرها (XAI) تكون خاضعة للمساءلة وعادلة وشفافة وجديرة بالثقة. الغرض من هذا الكتاب هو تزويد القراء بمعلومات محدثة عن أحدث التطورات في XAI، وهو مطلب حاسم لنماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (ML )/التعلم العميق (DL). الفصل 1: الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أدى النمو السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تطوير نماذج معقدة غالبًا ما تظل غامضة للمستخدمين.