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"Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" oferece uma visão geral abrangente das técnicas de Explainable AI (XAI) e sua importância para garantir transparência e confiança em modelos complexos de IA. Com aplicações de IA abrangendo saúde, finanças e sistemas autônomos, a opacidade dos modelos de deep learning frequentemente levanta preocupações éticas, legais e de confiabilidade. Este guia explora estruturas de modelos de IA fundamentais, como Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), destacando sua…mehr

Produktbeschreibung
"Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" oferece uma visão geral abrangente das técnicas de Explainable AI (XAI) e sua importância para garantir transparência e confiança em modelos complexos de IA. Com aplicações de IA abrangendo saúde, finanças e sistemas autônomos, a opacidade dos modelos de deep learning frequentemente levanta preocupações éticas, legais e de confiabilidade. Este guia explora estruturas de modelos de IA fundamentais, como Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), destacando sua arquitetura, funcionalidade e aplicações no mundo real. Para melhorar a interpretabilidade, o texto apresenta os principais métodos XAI, como Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e SHAPley Additive Explanations (SHAP), que permitem que os usuários entendam as previsões do modelo. Técnicas avançadas, incluindo Transfer Learning e Attention Mechanisms, são discutidas para ilustrar seu impacto na adaptabilidade e desempenho da rede neural. Os desafios de alcançar IA interpretável, como gerenciar viés, equilibrar precisão e garantir privacidade, também são abordados.
Autorenporträt
Sudipta Dey is an MSc student in AI at the University of Huddersfield, with a BTech in Computer Science from Brainware University. His work focuses on AI ethics, culminating in a published book.Tathagata Roy Chowdhury is a PhD candidate at NIT Silchar researching lung cancer and quantum computing. With nine years in academia, he's an Academia Guy.