Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" offers a comprehensive overview of Explainable AI (XAI) techniques and their significance in ensuring transparency and trust in complex AI models. With AI applications spanning healthcare, finance, and autonomous systems, the opacity of deep learning models often raises ethical, legal, and reliability concerns. This guide explores foundational AI model structures, such as Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN), and Recurrent Neural Networks (RNN), highlighting their architecture,...

"Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" offre un aperçu complet des techniques d'IA explicable (XAI) et de leur importance pour garantir la transparence et la confiance dans les modèles d'IA complexes. Les applications de l'IA couvrant les soins de santé, la finance et les systèmes autonomes, l'opacité des modèles d'apprentissage profond soulève souvent des problèmes éthiques, juridiques et de fiabilité. Ce guide explore les structures fondamentales des modèles d'IA, tels que les réseaux de neurones à propagation directe (FNN), les réseaux de...

"Enthüllung der Black Box: Praktisches Deep Learning und erklärbare KI" bietet einen umfassenden Überblick über erklärbare KI-Techniken (XAI) und ihre Bedeutung für die Gewährleistung von Transparenz und Vertrauen in komplexe KI-Modelle. Bei KI-Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Systeme wirft die Undurchsichtigkeit von Deep-Learning-Modellen häufig ethische, rechtliche und Zuverlässigkeitsbedenken auf. Dieser Leitfaden untersucht grundlegende KI-Modellstrukturen wie Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent...