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谷歌讓普通人讀懂 AI

算法“黑箱”下AI信任存疑，可解釋性AI迎來發(fā)展“元年”

拯救數(shù)據(jù)科學(xué)的“半貝葉斯人”

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法實(shí)現(xiàn)可解釋AI的含義是什么

優(yōu)秀的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該具備哪些特征？

對話RealAI：從底層技術(shù)框架出發(fā)，引入貝葉斯深度學(xué)習(xí)，推動第三代AI發(fā)展 | 鎂客請講

對話AAAI-17論文作者Yusuf Erol、吳翼和李磊：從預(yù)設(shè)參數(shù)濾波算法到概率編程

[AI]AI落地要解決的3個核心問題

今天來聊一聊可信機(jī)器學(xué)習(xí)

「強(qiáng)化學(xué)習(xí)可解釋性」最新2022綜述

「可解釋知識圖譜推理」最新方法綜述

美國工程院院士David Harel：經(jīng)典建模與AI的聯(lián)姻，如何攻破機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性？

使用傳統(tǒng)建模組件簡化人工智能系統(tǒng)

集大成者！可解釋人工智能(XAI)研究最新進(jìn)展萬字綜述論文: 概念體系機(jī)遇和挑戰(zhàn)—構(gòu)建負(fù)責(zé)任的人工智...

【演講】微軟AI首席科學(xué)家鄧力：圖文并茂回顧十年AI路

打開AI的黑盒子：模型可解釋性的現(xiàn)狀、應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

量化研究每周精選-20171215

清華張敏教授：個性化推薦研究進(jìn)展（可解釋性、魯棒性和公平性）

CellPress | 醫(yī)學(xué)上人工智能的缺失

展望未來人工智能 2020年AI的八大趨勢

因果推斷對當(dāng)下人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的影響

機(jī)器學(xué)習(xí)并不“萬能” | 萬門

讓人類參與的人機(jī)循環(huán)機(jī)器學(xué)習(xí)算法或許是一個不錯的解決方法

因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)，終于有本書能講明白啦！

2021年，神經(jīng)科學(xué)AI有這幾大趨勢

如果AI是孫悟空，誰來念“緊箍咒”？

陳根：算法黑箱，不再黑箱

遇到黑盒模型，你會選擇什么方法來解釋呢？小編給大家整理了一些常用技術(shù)~

可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)：揭示黑箱模型內(nèi)部決策過程的新方法研究

何積豐院士：智能制造與安全可信人工智能