The book "Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles: Concepts, Challenges, and Applications" delves into the intricacies of artificial intelligence (AI) and its applications in autonomous vehicles. It explores the challenges associated with developing explainable AI systems that can be trusted by humans, while also addressing the ethical considerations involved in their development and deployment. The book provides an in-depth analysis of the current state of AI research and its potential applications in various industries, including transportation. It covers topics such as machine learning algorithms, neural networks, deep learning techniques, computer vision, sensor fusion, and control strategies. Additionally, it discusses the challenges associated with integrating AI into autonomous vehicles, such as safety concerns, regulatory compliance, cybersecurity risks, and privacy issues. The authors emphasize the need to develop a personal paradigm for understanding the technological process of modern knowledge, which they believe is essential for human survival and unity in a warring world. The book begins by introducing the concept of explainable AI and its importance in building trust between humans and machines. It highlights the limitations of traditional AI approaches and the need for more transparent and interpretable models. The authors then delve into the technical aspects of AI, explaining how machine learning algorithms work and how they can be applied to autonomous vehicles. They explore the use of neural networks and deep learning techniques in object detection, tracking, and motion forecasting, as well as the integration of computer vision and sensor fusion to enhance vehicle perception.

Книга «Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles: Concepts, Challenges, and Applications» углубляется в тонкости искусственного интеллекта (ИИ) и его применения в автономных транспортных средствах. В нем рассматриваются проблемы, связанные с разработкой объяснимых систем ИИ, которым люди могут доверять, а также рассматриваются этические соображения, связанные с их разработкой и развертыванием. В книге представлен глубокий анализ текущего состояния исследований ИИ и его потенциальных применений в различных отраслях, включая транспорт. Он охватывает такие темы, как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, методы глубокого обучения, компьютерное зрение, слияние сенсоров и стратегии управления. Кроме того, в нем обсуждаются проблемы, связанные с интеграцией ИИ в автономные транспортные средства, такие как проблемы безопасности, соответствие нормативным требованиям, риски кибербезопасности и вопросы конфиденциальности. Авторы подчеркивают необходимость выработки личностной парадигмы понимания технологического процесса современных знаний, которые, по их мнению, необходимы для выживания и единства человека в воюющем мире. Книга начинается с введения концепции объяснимого ИИ и его важности в построении доверия между людьми и машинами. Он подчеркивает ограничения традиционных подходов к ИИ и необходимость более прозрачных и интерпретируемых моделей. Затем авторы углубляются в технические аспекты ИИ, объясняя, как работают алгоритмы машинного обучения и как их можно применить к автономным транспортным средствам. Они исследуют использование нейронных сетей и методов глубокого обучения в обнаружении объектов, отслеживании и прогнозировании движения, а также интеграцию компьютерного зрения и слияния датчиков для улучшения восприятия автомобиля.

''