Desvendando a caixa preta: Aprendizagem profunda prática e IA explicável - Dey, Sudipta;Roy Chowdhury, Tathagata
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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

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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.
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Autorenporträt
Sudipta Dey studiert KI an der University of Huddersfield und hat einen Bachelor of Technology in Informatik von der Brainware University. Seine Arbeit konzentriert sich auf KI-Ethik und gipfelt in einem veröffentlichten Buch.Tathagata Roy Chowdhury ist Doktorand am NIT Silchar und forscht zu Lungenkrebs und Quantencomputern. Mit neun Jahren in der Wissenschaft ist er ein Academia Guy.