Understanding Explainable AI / Nejlevnější knihy
Understanding Explainable AI

Kód: 52906462

Understanding Explainable AI

Autor Nonita Sharma, Monika Mangla, Nilesh Patil

Understanding Explainable AI is a clear and practical guide to making sense of how modern AI systems think, decide, and justify their predictions. This book introduces the foundations of Explainable Artificial Intelligence (XAI), ... celý popis

941


Očekávaná novinka
Termín neznámý

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Understanding Explainable AI

Nákupem získáte 94 bodů

Anotace knihy

Understanding Explainable AI is a clear and practical guide to making sense of how modern AI systems think, decide, and justify their predictions. This book introduces the foundations of Explainable Artificial Intelligence (XAI), explaining why interpretability matters, what types of explanations exist, and how ethical, fair, and responsible AI can be achieved.

Beginning with core concepts such as black-box versus white-box models and interpretable data representations, the book builds a strong conceptual and mathematical base, supported by intuitive Python examples that make complex ideas accessible to students, practitioners, and early-career researchers. Guiding you from simple linear models and decision trees to advanced local and global explanation techniques, the book explores widely used XAI methods such as LIME, SHAP, counterfactuals, partial dependence plots, and surrogate models. It then moves deeper into neural network interpretability, feature visualization, and concept detection, helping you understand what deep models actually learn. The final chapters demonstrate how XAI techniques are applied in real-world scenarios across industries, showing how interpretability improves confidence, accountability, and decision-making.

By the end of the book, you will be equipped to design, analyze, and deploy AI systems that are not only accurate, but also transparent and trustworthy.

What You Will Learn:

Who This Book Is For:

AI Engineers, Researchers, and Students

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Computing & information technology Computer programming / software development Microsoft programming

941

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 46788 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: