销售心理学
兰华
已完结· 1867字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (169章)
《可解释人工智能导论》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。第一部分包括第1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习和反事实推理、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、推荐系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。第11 章对全书进行总结，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。 《可解释人工智能导论》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研究生，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。
第1章 可解释人工智能概述
正文
第1章 可解释人工智能概述1.1 为什么人工智能需要可解释性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1.3.1 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 贝叶斯网络的学习2.1.4 贝叶斯规划学习2.2 贝叶斯深度学习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习和反事实推理3.1.1 制约人工智能技术的可解释性和稳定性问题3.1.2 关联性和因果性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 稳定学习3.3.1 二值特征下的稳定学习3.3.2 连续特征下的稳定学习3.3.3 从统计学习角度的解释3.3.4 区分性变量去关联的稳定学习3.3.5 与深度神经网络相结合的稳定学习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 评价模型的可解读性：“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性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 最大激活响应可视化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5.1.4 CAM/Grad-CAM5.2 输入单元重要性归因5.2.1 SHAP算法5.2.2 导向反向传播算法5.2.3 逐层相关性传播算法5.2.4 积分梯度算法5.2.5 LIME5.3 博弈交互解释性理论5.3.1 理论基础：沙普利值5.3.2 博弈交互的定义5.3.3 博弈交互的性质5.3.4 博弈交互与语义表达5.3.5 解释随机失活操作5.3.6 解释批规范化操作5.3.7 解释对抗迁移性和对抗鲁棒性5.4 对神经网络特征质量解构、解释和可视化5.4.1 解释表征一致性5.4.2 解释复杂度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5.6.2 β-变分自编码器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6.2.1 概述6.2.2 可解释性胸片诊断6.2.3 具有自适应性的通用模型学习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性7.1.4 金融监管对于可解释性的要求7.2.1 事后可解释模型解释人工智能量化模型(1)7.2.1 事后可解释模型解释人工智能量化模型(2)7.2.2 高风险客户信用违约预测(1)7.2.2 高风险客户信用违约预测(2)7.2.3 对金融人工智能模型可解释性的监管7.3 金融可解释AI的发展方向7.3.1 安全性7.3.2 平衡性7.3.3 完整性7.3.4 交互性7.3.5 时效性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8.1.1 机器视觉与可解释性8.1.2 可解释性与机器视觉发展8.2.1 基本概念8.2.2 视觉关系检测中可解释性的重要性8.2.3 可解释视觉关系抽取8.3.1 基本概念8.3.2 可解释视觉推理示例8.4 视觉鲁棒性8.4.1 动态与静态可解释性分析8.4.2 数字世界与物理世界模型安全可解释性8.5.1 基本概念8.5.2 视觉问答中可解释性的重要性8.5.3 可解释性视觉问答示例8.6 知识发现8.6.1 基本概念8.6.2 视觉可解释性与知识发现的关系8.6.3 可解释性知识发现案例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9.2.1 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9.3.1 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性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 鲁棒性分析9.5.2 泛化性分析9.6 小结第10章 推荐系统中的可解释人工智能10.1 简介10.2 初探可解释推荐10.3 可解释推荐的历史与背景10.4 推荐系统基础10.4.1 推荐系统的输入10.4.2 推荐系统的输出10.4.3 推荐系统的三大核心问题10.5 基本的推荐模型10.5.1 协同过滤10.5.2 协同推理10.6 可解释的推荐模型(1)10.6 可解释的推荐模型(2)10.6 可解释的推荐模型(3)10.7 可解释推荐的应用10.7.1 电子商务10.7.2 社交网站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10.8.1 基于图和知识图谱的可解释推荐模型10.8.2 深度学习推荐系统的可解释性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 小结第11章 结论索引(1)索引(2)
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