MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：94
- 题名/责任者:
- AI可解释性:Python语言版/(意) 列奥尼达·詹法纳, 安东尼奥·迪·塞科著 郭涛译
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2022
- ISBN及定价:
- 978-7-302-60569-0/CNY59.80
- 载体形态项:
- 228页:图;21cm
- 并列正题名:
- Explainable AI with Python
- 个人责任者:
- 詹法纳 (Gianfagna, Leonida) 著
- 个人责任者:
- 塞科 (Cecco, Antonio Di) 著
- 个人次要责任者:
- 郭涛 译
- 学科主题:
- 人工智能
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 中图法分类号:
- TP18
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 出版发行附注:
- 德国施普林格公司授权出版 限中国大陆发行
- 相关题名附注:
- 英文并列题名取自封面
- 责任者附注:
- 列奥尼达·詹法纳（Leonida Gianfagna）博士是一位理论物理学家，目前在网络安全领域工作，担任Cyber Guru的研发总监。在加入Cyber Guru之前，他在IBM工作了15年，担任ITSM（IT服务管理）软件开发的领导。Leonida发表了多篇理论物理和计算机科学的论文，被授予IBM发明大师（IBM Master Inventor)。
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书介绍了AI可解释性的概念和可用技术，从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI“是什么”“为什么”以及“如何做”等方面的问题。
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