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• 010 __ |a 978-7-302-60569-0 |d CNY59.80

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• 200 1_ |a AI可解释性 |A AI ke jie shi xing |e Python语言版 |f (意) 列奥尼达·詹法纳, 安东尼奥·迪·塞科著 |g 郭涛译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 228页 |c 图 |d 21cm

• 306 __ |a 本书中文简体字翻译版由德国施普林格公司授权清华大学出版社在中华人民共和国境内独家出版发行

• 312 __ |a 英文题名原文取自封面

• 314 __ |a 列奥尼达·詹法纳, 博士, 是一位理论物理学家, 目前在网络安全领域工作。安东尼奥·迪·塞科, 是一位理论物理学家, 拥有强大的数学背景。郭涛, 主要从事模式识别与人工智能、智能机器人、软件工程、地理人工智能和时空大数据挖掘与分析等前沿交叉技术的研究。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 木书将试图构建XAI的方法论体系, 形成一组工具和方法, 从而解释ML模型产生的复杂结果, 帮助人们理解ML模型, 使用不可知论、依赖模型的方法和内在可解释性, 全局可解释性和局部可解释性等方法对人工智能模型建立方法论, 来回答AI的“是什么”、“怎么做”和“为什么”的问题, 本书是纯粹的技术书籍, 技术准确, 具有科学性, 先进性, 对提高读者的技术水平大有好处。

• 500 10 |a Explainable AI with python |A Explainable AI with python |m Chinese

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _1 |a 詹法纳 |A zhan fa na |g (Gianfagna, Leonida) |4 著

• 701 _1 |a 塞科 |A sai ke |g (Cecco, Antonio Di) |4 著

• 702 _0 |a 郭涛 |A guo tao |4 译

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20221017

• 905 __ |a HDUL |d TP18/2322

• 920 __ |a 233030 |z 1