XAI: 인공지능의 투명성과 해석

설명 가능성, 인공지능, 투명성, 해석력, 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘, 데이터, 모델, 신뢰성, 윤리, 편향, 사용자 경험, 시각화, 프로세스, 규제, 책임, 검증, 해석 기법, 설명 기법, 피드백, 적용 사례, 기술 발전, 연구 동

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"XAI: 인공지능의 투명성과 해석"은 인공지능의 설명 가능성과 투명성을 중심으로 한 책입니다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝 알고리즘의 복잡성을 해석하고, 데이터와 모델의 신뢰성을 높이는 방법을 탐구합니다. 윤리적 고려와 편향 문제를 다루며, 사용자 경험을 개선하기 위한 시각화와 프로세스를 제시합니다. 또한, 규제와 책임, 검증의 중요성을 강조하며, 다양한 해석 및 설명 기법을 소개합니다. 실제 적용 사례와 기술 발전을 통해 독자에게 인사이트를 제공하며, 연구 동향을 반영한 최신 내용을 담고 있습니다.

목차

"XAI의 기본 개념과 중요성
인공지능의 투명성: 왜 필요한가
설명 가능성의 정의와 범위
머신러닝과 딥러닝의 해석 가능성
알고리즘의 투명성을 높이는 방법
데이터의 역할과 중요성
모델 해석의 기초: 무엇을 알아야 할까
신뢰성 있는 AI 시스템 구축하기
윤리적 고려사항과 AI
편향을 줄이는 알고리즘 설계
사용자 경험 개선을 위한 XAI
시각화 기법의 중요성
AI 프로세스의 투명성 강화
규제와 책임: AI의 법적 측면
검증 과정에서의 설명 가능성
해석 기법의 종류와 활용
설명 기법의 발전과 동향
피드백 루프의 역할
적용 사례: 성공적인 XAI 프로젝트
기술 발전과 설명 가능성의 관계
AI의 해석 가능성을 위한 최신 연구
XAI와 사용자 신뢰: 상관관계 분석
AI의 결정 과정 이해하기
해석 가능한 모델의 필요성
AI 시스템의 투명성 향상 전략
윤리적 AI: 공정성과 투명성
AI 알고리즘의 사회적 영향
AI의 해석 가능성: 글로벌 동향
AI 시스템의 책임 소재
설명 가능성이 비즈니스에 미치는 영향
XAI 도구와 플랫폼 소개
AI의 투명성을 위한 코드 작성 가이드
AI 모델 해석을 위한 교육 자료
해석 가능성의 산업별 적용 사례
AI 시스템 내부의 해석 과정
사용자 인터페이스와 XAI의 관계
AI의 편향 문제 해결 방안
설명의 질: 무엇이 중요한가
AI의 결정 과정 시각화 기술
XAI를 위한 데이터 준비와 관리
AI 시스템의 신뢰성 평가
AI의 설명 가능성을 위한 협업
XAI의 미래: 기술과 사회의 융합
AI 윤리: 투명성 확보의 필요성
AI 시스템의 성능과 해석 가능성
기술 발전이 XAI에 미치는 영향
AI 모델 설명의 글로벌 사례
AI의 해석 가능성: 다음 단계"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.