可解释人工智能导论

内容简介

可解释人工智能（Explainable AI，XAI）是人工智能领域的重要研究方向，旨在使AI系统的决策过程透明化、可理解化。本书由杨强等专家编写，系统介绍了可解释人工智能的基本概念、核心技术与应用实践。

全书内容涵盖可解释性的理论基础，包括可解释性的定义、分类与评估方法；深入讲解了多种可解释性技术，如特征重要性分析、局部可解释模型（LIME）、深度解释方法、反事实解释等；并探讨了在金融、医疗、法律等领域的实际应用案例。

本书还关注可解释性与公平性、隐私保护等伦理问题的交叉，以及如何构建可信赖的AI系统。适合人工智能领域的研究人员、工程师以及高校相关专业学生阅读，帮助读者全面理解可解释人工智能的前沿知识与发展趋势。

内容简介
主要作者
章节作者（按姓氏拼音排序）
推荐序
读者服务
作者介绍
第一部分本书简介
  第1章可解释人工智能概述
第二部分理论方法
  第2章贝叶斯方法
  第3章基于因果启发的稳定学习和反事实推理
  第4章基于与或图模型的人机协作解释
  第5章对深度神经网络的解释
第三部分行业应用
  第6章生物医疗应用中的可解释人工智能
  第7章金融应用中的可解释人工智能
  第8章计算机视觉应用中的可解释人工智能
  第9章自然语言处理中的可解释人工智能
  第10章推荐系统中的可解释人工智能
  第11章结论

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