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Wissenschaftliche Texte zu  Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) bezeichnet die Fähigkeit von künstlicher Intelligenz, ihre Entscheidungen und Prozesse transparent und nachvollziehbar zu machen. Dieses Konzept wird insbesondere im Bereich der Informatik und Datenwissenschaft diskutiert. Die Entwicklung von XAI-Systemen ist von großer Bedeutung, da sie es ermöglicht, die Entscheidungen von KI-Systemen zu verstehen und zu interpretieren. Damit können die Risiken und Fehler von KI-Systemen minimiert werden.

2  Veröffentlichungen

Die Entwicklung von Explainable AI (XAI) ist ein wichtiger Schritt in der Forschung zur künstlichen Intelligenz. Durch die Implementierung von XAI-Algorithmen können KI-Systeme ihre Entscheidungen und Prozesse erklären und somit transparenter und vertrauenswürdiger gemacht werden. Die Forschung zu XAI umfasst verschiedene Aspekte, wie die Entwicklung von Erklärungsmodellen, die Bewertung von XAI-Systemen und die Anwendung von XAI in verschiedenen Domänen. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu Explainable AI (XAI) als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.