Gutscheinbedingungen

**Gültig vom 20.07.2026 bis 22.07.2026 | Gültig für nicht preisgebundene fremdsprachige Bücher | Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein | Nicht kombinierbar mit anderen Gutscheinen oder Preisaktionen | Nur einmal pro Einkauf einlösbar | Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet | Keine Barauszahlung | Nicht gültig für Versandkosten und Services

Produktbild: Explainable Artificial Intelligence
Band 2578

Explainable Artificial Intelligence Third World Conference, xAI 2025, Istanbul, Turkey, July 9–11, 2025, Proceedings, Part III

39,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.10.2025

Abbildungen

XIX, 149 illus., 143 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Riccardo Guidotti + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,6 cm

Gewicht

703 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-08326-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.10.2025

Abbildungen

XIX, 149 illus., 143 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,6 cm

Gewicht

703 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-08326-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Explainable Artificial Intelligence
  • Generative AI meets Explainable AI.- Reasoning-Grounded Natural Language Explanations for Language Models.- What's Wrong with Your Synthetic Tabular Data? Using Explainable AI to Evaluate Generative Models.- Explainable Optimization: Leveraging Large Language Models for User-Friendly Explanations.- Large Language Models as Attribution Regularizers for Efficient Model Training.- GraphXAIN: Narratives to Explain Graph Neural Networks.- Intrinsically Interpretable Explainable AI.- MSL: Multiclass Scoring Lists for Interpretable Incremental Decision Making.- Interpretable World Model Imaginations as Deep Reinforcement Learning Explanation.- Unsupervised and Interpretable Detection of User Personalities in Online Social Networks.- An Interpretable Data-Driven Approach for Modeling Toxic Users Via Feature Extraction.- Assessing and Quantifying Perceived Trust in Interpretable Clinical Decision Support.- Benchmarking and XAI Evaluation Measures.- When can you Trust your Explanations? A Robustness Analysis on Feature Importances.- XAIEV – a Framework for the Evaluation of XAI-Algorithms for Image Classification.- From Input to Insight: Probing the Reasoning of Attention-based MIL Models.- Uncovering the Structure of Explanation Quality with Spectral Analysis.- Consolidating Explanation Stability Metrics.- XAI for Representational Alignment.- Reduction of Ocular Artefacts in EEG Signals Based on Interpretation of Variational Autoencoder Latent Space.- Syntax-Guided Metric-Based Class Activation Mapping.- Which Direction to Choose? An Analysis on the Representation Power of Self-Supervised ViTs in Downstream Tasks.- XpertAI: Uncovering Regression Model Strategies for Sub-manifolds.- An XAI-based Analysis of Shortcut Learning in Neural Networks.