可解释人工智能导论 人工智能 杨强 等
张钹院士作序，沈向洋、周志华倾情。杨强、范力欣、朱军 陈一昕、张拳石、朱松纯、陶大程、崔鹏、周少华、刘琦、黄萱菁、张永锋等专家扛鼎之作
￥ 95.45 6.0折 ￥ 158 全新
库存12件
北京丰台
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者杨强 等
出版社电子工业出版社
ISBN9787121431876
出版时间2022-04
版次1
装帧平装
开本16
页数380页
字数532千字
定价158元
货号xhwx_1202623489
上书时间2024-11-21
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 27小时
- 好评率 暂无
- 最新上架
![李太白全集(全2册) 中国古典小说、诗词 [唐]李白](https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/dedccade/db6ea4195be01464_s.jpg)
商品详情
- 品相描述：全新
- 正版特价新书
- 商品描述
-
主编：
"阐述可解释ai研究的问题和方法，详尽展示其广泛应用和积极作用。
领域名家扛鼎之作。本书汇集了人工智能领域的12位名家，他们均是机器学、计算机视觉、自然语言处理，以及在生物医疗、金融、系统等应用领域的集大成者，研究成果卓著，本书正是诸位专家数年研究成果的扛鼎之作。
系统全面自成一体。本书讨论了可解释ai 的目的、定义、范畴、面临的挑战及未来发展方向，特别是本书多角度论述了可解释ai 的不足，并提出了基于人机交互沟通的可解释ai 范式。
知识完备循序渐进。作为一本导论质的介绍图书，本书内容深入浅出，从基础的人工智能的可解释概念层面展开讨论，先帮助读者建立对可解释ai 的直观、形象的理解，再介绍可解释ai 的前沿方法，后通过一系列丰富的行业应用案例，巩固读者对书中所介绍的可解释ai 技术的理解，从而完成对可解释ai领域循序渐进的介绍。
理论实践价值兼备。本书系统地论述了可解释ai 的理论发展现状，并按照五类分类介绍了解释方法，即可解释图模型、贝叶斯深度学模型、基于知识图谱的可解释模型、基于可解释的交流学、对神经网络的解释。同时，本书从介绍了可解释方法在医疗、金融、视觉、自然语言处理、系统等方面的应用角度出发，明确指出在各种场景下解释所要达到的具体目标。
应用案例翔实丰富。本书从分析对可解释ai 的实际需求出发，深入及时地介绍新前沿方法。全书共有15个应用案例，分别包括：基因编辑和医学影像处理，金融量化投资和信用违约预测，模型安全、视觉问答和知识发现，对话系统、智能问答、情感分析和自动文摘，电子、社交、基于位置的服务和多媒体系统。不同行业的产业从业者，都可以从中了解可解释ai的落地方法。
内容实用覆盖面广。本书覆盖人群广泛，对于入门读者，本书对可解释ai 前沿技术及时归纳梳理，并深入浅出地介绍；对于的研究者，本书也给出了的研究路径；对于行业应用者，本书提出了选择不同解决方案的依据。同时，本书也照顾到关注人工智能应用及具有社会影响力的人士，包括政策制定者、法律工作者和社会科学研究人士。
配套资源丰富齐全。本书配备丰富的学资料，包括配套ppt、可解释ai 相关的开源资源、中英术语对照、索引和全书的参文献，供读者进一步查阅学。"
目录：
序
前言
作者介绍
章可解释人工智能概述
1.1为什么人工智能需要可解释
1.2可解释人工智能
1.2.1目的、定义及范式
1.2.2层次、分类及应用场景
1.2.3解释的范畴
1.2.4解释的评价与度量
1.3可解释ai的历史及发展现状
1.3.1可解释ai历史回顾
1.3.2可解释ai发展现状
1.4本书结构及阅读建议
第2章贝叶斯方法
2.1贝叶斯网络
2.1.1贝叶斯网络的表示
2.1.2贝叶斯网络的推断
2.1.3贝叶斯网络的学
2.1.4贝叶斯规划学
2.2贝叶斯深度学
2.2.1深度生成模型
2.2.2贝叶斯神经网络
2.3从贝叶斯网络到可解释的因果模型
2.4延伸阅读
2.5小结
第3章基于因果启发的稳定学和反事实推理
3.1将因果引入机器学的增益
3.1.1制约人工智能技术的可解释和稳定问题
3.1.2关联和因果
3.2挖掘数据中的因果关联
3.2.1因果推理框架和因果效应定义
3.2.2潜在结果框架下的因果效应评估
3.3稳定学
3.3.1二值特征下的稳定学
3.3.2连续特征下的稳定学
3.3.3从统计学角度的解释
3.3.4区分变量去关联的稳定学
3.3.5与深度神经网络相结合的稳定学
3.4反事实推理
3.4.1二值类型干预的反事实推理
3.4.2多维类型干预下的反事实推理
3.4.3存在未观测混淆变量的反事实推理
3.5小结
第4章基于与或图模型的人机协作解释
4.1与或图模型
4.2基于与或图的多路径认知过程
4.3人机协作对齐人类认知结构和与或图模型
4.3.1通过交互式问答构建与人类认知系统对齐的与或图模型
4.3.2评价模型的可解读：“气泡游戏”实验
4.3.3模型通过主动建模用户认知提升可解读
4.4小结
第5章对深度神经网络的解释
5.1神经网络特征可视化
5.1.1大激活响应可视化
5.1.2网络解剖与特征语义分析
5.1.3基于反向传播的输入重建可视化
5.1.4cam/grad-cam
5.2输入单元重要归因
5.2.1shap算法
5.2.2导向反向传播算法
5.2.3逐层相关传播算法
5.2.4积分梯度算法
5.2.5lime
5.3博弈交互解释理论
5.3.1理论基础：沙普利值
5.3.2博弈交互的定义
5.3.3博弈交互的质
5.3.4博弈交互与语义表达
5.3.5解释失活作
5.3.6解释批规范化作
5.3.7解释对抗迁移和对抗鲁棒
5.4对神经网络特征质量解构、解释和可视化
5.4.1解释表征一致
5.4.2解释复杂度
5.5对表达结构的解释
5.5.1代理模型解释
5.5.2对自然语言网络中语言结构的提取和解释
5.6可解释的神经网络
5.6.1胶囊网络
5.6.2β-变分自
5.6.3可解释的卷积神经网络
5.6.4可解释的组成卷积神经网络
5.7小结
第6章生物医疗应用中的可解释人工智能
6.1基因编辑系统优化设计中的可解释人工智能
6.1.1基因编辑系统背景介绍
6.1.2基因编辑系统优化设计可解释ai模型构建
6.2医学影像中的可解释
6.2.1概述
6.2.2可解释胸片诊断
6.2.3具有自适应的通用模型学
6.3小结
第7章金融应用中的可解释人工智能
7.1简介
7.1.1金融行业背景介绍
7.1.2金融市场介绍
7.1.3可解释ai面向各金融行业对象的必要
7.1.4金融监管对于可解释的要求
7.2金融可解释ai的案例
7.2.1事后可解释模型解释人工智能量化模型
7.2.2高风险客户信用违约预测
7.2.3对金融人工智能模型可解释的监管
7.3金融可解释ai的发展方向
7.3.1安全
7.3.2衡
7.3.3完整
7.3.4交互
7.3.5时效
7.3.6深化推广应用
7.4延伸阅读
7.5小结
第8章计算机视觉应用中的可解释人工智能
8.1背景
8.1.1机器视觉与可解释
8.1.2可解释与机器视觉发展
8.2视觉关系抽取
8.2.1基本概念
8.2.2视觉关系检测中可解释的重要
8.2.3可解释视觉关系抽取
8.3视觉推理
8.3.1基本概念
8.3.2可解释视觉推理示例
8.4视觉鲁棒
8.4.1动态与静态可解释分析
8.4.2数字世界与物理世界模型安全可解释
8.5视觉问答
8.5.1基本概念
8.5.2视觉问答中可解释的重要
8.5.3可解释视觉问答示例
8.6知识发现
8.6.1基本概念
8.6.2视觉可解释与知识发现的关系
8.6.3可解释知识发现案例
8.7小结
第9章自然语言处理中的可解释人工智能
9.1简介
9.2可解释自然语言处理中的模型结构分析
9.2.1为什么模型结构分析很重要
9.2.2设置探针任务窥探模型结构的功能
9.2.3错误类型分析
9.2.4可解释评估
9.3可解释自然语言处理中的模型行为分析
9.3.1为什么模型行为分析很重要
9.3.2预测行为分析
9.4自然语言处理任务中的可解释
9.4.1对话系统
9.4.2智能问答系统
9.4.3情感分析系统
9.4.4自动文摘系统
9.5延伸阅读
9.5.1鲁棒分析
9.5.2泛化分析
9.6小结
0章系统中的可解释人工智能
10.1简介
10.2初探可解释
10.3可解释的历史与背景
10.4系统基础
10.4.1系统的输入
10.4.2系统的输出
10.4.3系统的三大核心问题
10.5基本的模型
10.5.1协同过滤
10.5.2协同推理
10.6可解释的模型
10.7可解释的应用
10.7.1电子
10.7.2社交
10.7.3基于位置的服务
10.7.4多媒体系统
10.7.5其他应用
10.8延伸阅读：其他可解释模型
10.8.1基于图和知识图谱的可解释模型
10.8.2深度学系统的可解释
10.8.3基于自然语言生成的解释
10.8.4基于因果和反事实推理的解释
10.9小结
1章结论
附录a传统机器学中的可解释模型
a.1线回归
a.2逻辑回归
a.3决策树
附录b可解释人工智能相关研究资源
b.1图书
b.2综述
b.3workshop及集
b.4tutorial
b.5代码
参文献
索引
内容简介：
本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11章。部分为章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2~5章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6~10章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、系统等领域的应用案例，详细说明可解释在、城市管理、安和制造等实际应用中发挥的积极作用。1章对全书进行结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进一步查阅。本书既适合高等院校计算机和信息处理相关专业的高年级本科生和，以及人工智能领域的研究员和学者阅读；也适合关注人工智能应用及其社会影响力的政策制定者、法律工作者、社会科学研究人士等阅读。
作者简介：
"杨强
加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，国际人工智能联合会ijcai前理事会，科技大学讲席教授。领衔全球迁移学和联邦学研究及应用，近的著作有迁移学联邦学联邦学实战等。
范力欣
微众银行人工智能首席科学家，研究领域包括机器学和深度学、计算机视觉和模式识别、图像和处理等。
朱军
清华大学计算机系教授、人智所所长、北京智源人工智能研究院和瑞莱智慧首席科学家，主要从事机器学研究。
陈一昕
华夏董事经理，首席数据官兼首席技术官。美国华盛顿大学计算机系教授、大数据科学中心创始主任。研究领域为金融科技、金融数据挖掘、智能投资研究、机器学、优化算法等。
张拳石
上海交通大学副教授，博士生导师。研究方向为机器学和计算机视觉，尤其是神经网络可解释。
朱松纯
北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院院长，清华大学通用人工智能研究院院长。长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。
陶大程
澳大利亚科学院院士，探索研究院首任院长，兼任悉尼大学数字科学研究所顾问及首席科学家。主要关注可信人工智能研究，尤其是深度学的基础理论、大规模模型分布式训练以及相关的机器视觉应用。
崔鹏
清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学等。
周少华
学技术大学讲席教授、生物医学工程学院执行院长、影像智能与机器人研究中心（筹）主任、中科院计算所客座研究员、中文大学（深圳）客座教授。长期致力于医学影像的研究创新及其应用落地。
刘琦
同济大命科学与技术学院生物信息系长聘教授，博士生导师。致力于发展人工智能和生物组学交融合的研究范式，进行医学研究。
黄萱菁
复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。研究领域为人工智能、自然语言处理、信息检索和社会媒体分析。
张永锋
罗格斯大学计算机系助理教授，博士生导师，互联网智能与经济实验室主任。研究兴趣为机器学、数据挖掘、信息检索和系统等。"
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价