Romain bourqui (13 resultados)
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Explainable Deep Learning AI: Methods and Challenges
Quenot (Editor) / Petkovic (Editor) / Bourqui (Editor) / Benois-Pineau (Editor)
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Paperback. Condición: Brand New. 395 pages. 9.25x7.50x0.75 inches. In Stock.
Explainable Deep Learning Ai : Methods and Challenges
Benois-pineau, Jenny (EDT); Bourqui, Romain (EDT); Petkovic, Dragutin (EDT); Quenot, Georges (EDT)
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Explainable Deep Learning Ai : Methods and Challenges
Benois-pineau, Jenny (EDT); Bourqui, Romain (EDT); Petkovic, Dragutin (EDT); Quenot, Georges (EDT)
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Explainable Deep Learning Ai : Methods and Challenges
Benois-pineau, Jenny (EDT); Bourqui, Romain (EDT); Petkovic, Dragutin (EDT); Quenot, Georges (EDT)
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Condición: New.
Explainable Deep Learning Ai : Methods and Challenges
Benois-pineau, Jenny (EDT); Bourqui, Romain (EDT); Petkovic, Dragutin (EDT); Quenot, Georges (EDT)
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Condición: New. Provides an overview of main approaches to Explainable Artificial Intelligence (XAI) in the Deep Learning realm, including the most popular techniques and their use, concluding with challenges and exciting future directions of XAI Explores.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Explainable Deep Learning AI: Methods and Challenges presents the latest works of leading researchers in the XAI area, offering an overview of the XAI area, along with several novel technical methods and applications that address explainability challenges for deep learning AI systems. The b…ook overviews XAI and then covers a number of specific technical works and approaches for deep learning, ranging from general XAI methods to specific XAI applications, and finally, with user-oriented evaluation approaches. It also explores the main categories of explainable AI - deep learning, which become the necessary condition in various applications of artificial intelligence. The groups of methods such as back-propagation and perturbation-based methods are explained, and the application to various kinds of data classification are presented.
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