Die Black Box enthüllen: Praktisches Deep Learning und erklärbare KI

"Enthüllung der Black Box: Praktisches Deep Learning und erklärbare KI" bietet einen umfassenden Überblick über erklärbare KI-Techniken (XAI) und ihre Bedeutung für die Gewährleistung von Transparenz und Vertrauen in komplexe KI-Modelle. Bei KI-Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Systeme wirft die Undurchsichtigkeit von Deep-Learning-Modellen häufig ethische, rechtliche und Zuverlässigkeitsbedenken auf. Dieser Leitfaden untersucht grundlegende KI-Modellstrukturen wie Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) und beleuchtet deren Architektur, Funktionalität und reale Anwendungen. Um die Interpretierbarkeit zu verbessern, stellt der Text führende XAI-Methoden wie Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) und SHAPley Additive Explanations (SHAP) vor, die es Benutzern ermöglichen, Modellvorhersagen zu verstehen. Fortgeschrittene Techniken, darunter Transfer Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, werden diskutiert, um ihre Auswirkungen auf die Anpassungsfähigkeit und Leistung neuronaler Netzwerke zu veranschaulichen. Die Herausforderungen bei der Entwicklung interpretierbarer KI, wie das Verwalten von Voreingenommenheit, das Ausbalancieren von Genauigkeit und die Gewährleistung der Privatsphäre, werden ebenfalls behandelt.

Autorentext

Sudipta Dey est étudiant en master en IA à l'université de Huddersfield et titulaire d'un BTech en informatique de l'université Brainware. Ses travaux portent sur l'éthique de l'IA et ont abouti à la publication d'un livre.Tathagata Roy Chowdhury est doctorant au NIT Silchar et étudie le cancer du poumon et l'informatique quantique. Avec neuf ans d'expérience dans le milieu universitaire, il est un homme d'université.

Klappentext

"Enthüllung der Black Box: Praktisches Deep Learning und erklärbare KI" bietet einen umfassenden Überblick über erklärbare KI-Techniken (XAI) und ihre Bedeutung für die Gewährleistung von Transparenz und Vertrauen in komplexe KI-Modelle. Bei KI-Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Systeme wirft die Undurchsichtigkeit von Deep-Learning-Modellen häufig ethische, rechtliche und Zuverlässigkeitsbedenken auf. Dieser Leitfaden untersucht grundlegende KI-Modellstrukturen wie Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) und beleuchtet deren Architektur, Funktionalität und reale Anwendungen. Um die Interpretierbarkeit zu verbessern, stellt der Text führende XAI-Methoden wie Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) und SHAPley Additive Explanations (SHAP) vor, die es Benutzern ermöglichen, Modellvorhersagen zu verstehen. Fortgeschrittene Techniken, darunter Transfer Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, werden diskutiert, um ihre Auswirkungen auf die Anpassungsfähigkeit und Leistung neuronaler Netzwerke zu veranschaulichen. Die Herausforderungen bei der Entwicklung interpretierbarer KI, wie das Verwalten von Voreingenommenheit, das Ausbalancieren von Genauigkeit und die Gewährleistung der Privatsphäre, werden ebenfalls behandelt.