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可信人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787118134414
- 條形碼：9787118134414 ; 978-7-118-13441-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
可信人工智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書系統(tǒng)介紹了可信人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和應(yīng)用要素。內(nèi)容包括緒論、人工智能的風(fēng)險(xiǎn)與信任、人工智能可解釋推理、人工智能對(duì)抗樣本和防御、人工智能內(nèi)容生成與深度偽造、人工智能使能系統(tǒng)的可信決策、人工智能可信應(yīng)用的要素。本書還討論了以人為本人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)和使用中涉及的人類、組織和技術(shù)等復(fù)雜的因素。
本書可以作為教科書，面向有一定人工智能基礎(chǔ)的本科生和研究生；也可以作為參考書，面向設(shè)計(jì)可信人工智能的技術(shù)人員和系統(tǒng)工程師，了解可信人工智能系統(tǒng)的基本路線圖和一些開放問題；還可供從事管理工作的人員在設(shè)計(jì)和選擇應(yīng)用人工智能系統(tǒng)時(shí)借鑒。
可信人工智能 目錄
第1章 緒論1.1 引言1.2 人工智能系統(tǒng)超人的案例1.2.1 人機(jī)智力問答和辯論賽1.2.2 圖像識(shí)別和人臉識(shí)別1.2.3 圍棋、撲克的人機(jī)對(duì)弈1.2.4 阿爾法空戰(zhàn)人機(jī)格斗1.2.5 人工智能與游戲玩家1.2.6 AI與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)1.3 人工智能系統(tǒng)智障的案例1.3.1 易變壞的聊天機(jī)器人1.3.2 IBM沃森醫(yī)生的教訓(xùn)1.3.3 歧視的再犯罪AI算法1.3.4 人臉識(shí)別系統(tǒng)的問題
第1章 緒論1.1 引言1.2 人工智能系統(tǒng)超人的案例1.2.1 人機(jī)智力問答和辯論賽1.2.2 圖像識(shí)別和人臉識(shí)別1.2.3 圍棋、撲克的人機(jī)對(duì)弈1.2.4 阿爾法空戰(zhàn)人機(jī)格斗1.2.5 人工智能與游戲玩家1.2.6 AI與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)1.3 人工智能系統(tǒng)智障的案例1.3.1 易變壞的聊天機(jī)器人1.3.2 IBM沃森醫(yī)生的教訓(xùn)1.3.3 歧視的再犯罪AI算法1.3.4 人臉識(shí)別系統(tǒng)的問題1.3.5 頻發(fā)事故的自動(dòng)駕駛1.3.6 社交網(wǎng)絡(luò)中真假難辨1.4 可信人工智能的倫理和法規(guī)1.4.1 典型的人工智能倫理原則1.4.2 可信人工智能原則的實(shí)施1.5 人工智能可信的挑戰(zhàn)性問題1.5.1 人工智能預(yù)測(cè)的可信問題1.5.2 人工智能決策的可信問題1.5.3 人工智能系統(tǒng)的可信問題1.6 小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章 人工智能的風(fēng)險(xiǎn)與信任2.1 引言2.2 人工智能的風(fēng)險(xiǎn)問題2.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)2.2.2 人工智能模型的內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)2.3 人工智能的信任問題2.3.1 對(duì)人工智能的信任問題2.3.2 AI系統(tǒng)信任的影響因素2.3.3 對(duì)人工智能的采納問題2.4 國(guó)外對(duì)可信人工智能的推進(jìn)2.4.1 國(guó)外可信人工智能的發(fā)展2.4.2 DARPA的可信人工智能項(xiàng)目2.5 小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章 人工智能可解釋推理3.1 引言3.1.1 為什么人工智能需要可解釋3.1.2 人工智能可解釋的相關(guān)概念3.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性3.2.1 基于視覺的解釋方法3.2.2 基于擾動(dòng)的解釋方法3.2.3 基于知識(shí)的解釋方法3.2.4 基于因果的解釋方法3.3 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可解釋性3.3.1 自動(dòng)駕駛可解釋的需求3.3.2 自動(dòng)駕駛關(guān)鍵操作可解釋3.4 人工智能可解釋軟件工具3.4.1 XAI工具箱比較分析3.4.2 以人為本的可解釋AI3.5 人工智能可解釋性的評(píng)估3.5.1 解釋的主觀評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)3.5.2 解釋的客觀評(píng)估指標(biāo)3.5.3 DARPA的XAI評(píng)價(jià)案例3.6 小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章 人工智能對(duì)抗樣本和防御4.1 引言4.1.1 對(duì)抗樣本的概念4.1.2 對(duì)抗樣本的分類4.2 數(shù)字世界的對(duì)抗樣本4.2.1 AI模型對(duì)抗樣本生成4.2.2 對(duì)抗樣本的攻擊類型4.2.3 對(duì)抗樣本可視化解釋4.2.4 對(duì)抗樣本的評(píng)價(jià)指標(biāo)4.3 物理世界的對(duì)抗樣本4.3.1 路標(biāo)識(shí)別的物理對(duì)抗攻擊4.3.2 目標(biāo)檢測(cè)的物理對(duì)抗攻擊4.3.3 人臉識(shí)別的物理對(duì)抗攻擊4.3.4 車牌識(shí)別系統(tǒng)的對(duì)抗攻擊4.4 對(duì)抗樣本的檢測(cè)和防御4.4.1 對(duì)抗樣本攻擊的防御4.4.2 AI攻擊防御評(píng)價(jià)指標(biāo)4.5 AI對(duì)抗樣本工具軟件與競(jìng)賽4.5.1 AI對(duì)抗樣本工具軟件4.5.2 人工智能攻防對(duì)抗競(jìng)賽4.5.3 光電系統(tǒng)對(duì)抗攻擊實(shí)例4.6 小結(jié)參考文獻(xiàn)第5章 人工智能內(nèi)容生成與深度偽造5.1 引言5.2 深度生成模型5.2.1 GAN網(wǎng)絡(luò)的基本概念5.2.2 深度生成模型的發(fā)展5.2.3 AIGC和大模型可信問題5.3 圖像和視頻深度偽造5.3.1 深度偽造分類5.3.2 深度偽造傳播5.4 音頻和文本深度偽造5.4.1 音頻AI生成與偽造5.4.2 音頻深度偽造檢測(cè)5.4.3 文本AI生成與偽造5.4.4 文本深度偽造檢測(cè)5.5 對(duì)AI深度偽造的治理5.5.1 AI深度偽造的影響5.5.2 AI深度偽造的治理5.5.3 深度偽造檢測(cè)比賽5.6 AI深度偽造的其他應(yīng)用5.6.1 隱身衣和位置欺騙5.6.2 深度偽造與認(rèn)知戰(zhàn)5.7 小結(jié)參考文獻(xiàn)第6章 人工智能使能系統(tǒng)的可信決策6.1 引言6.2 人工智能工程6.2.1 人工智能工程的概述6.2.2 人工智能工程的實(shí)踐6.3 AI使能系統(tǒng)與可信決策6.3.1 不確定情境下對(duì)AI系統(tǒng)的信任6.3.2 數(shù)據(jù)和模型不確定下的AI決策6.3.3 人機(jī)協(xié)同的AI系統(tǒng)可信決策和組團(tuán)6.4 AI系統(tǒng)生命周期的人機(jī)協(xié)同可信6.4.1 用戶需求與開發(fā)者間的協(xié)同6.4.2 系統(tǒng)開發(fā)者與AI系統(tǒng)的協(xié)同6.4.3 AI系統(tǒng)和系統(tǒng)用戶間的協(xié)同6.5 小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章 人工智能可信應(yīng)用的要素7.1 引言7.2 AI可信應(yīng)用中的數(shù)據(jù)要素7.2.1 數(shù)據(jù)集存在系統(tǒng)缺陷7.2.2 數(shù)據(jù)壟斷和隱私問題7.2.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值和定價(jià)7.3 AI可信應(yīng)用中的模型要素7.3.1 開放世界的模型要素7.3.2 算法公平性的分類7.3.3 算法決策公平方法7.4 AI可信應(yīng)用中的系統(tǒng)要素7.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維7.4.2 人工智能系統(tǒng)可靠性7.5 小結(jié)附錄：數(shù)據(jù)計(jì)價(jià)規(guī)范附件1 數(shù)據(jù)定價(jià)方法附件2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建規(guī)模度量方法附件3 人力成本取值參考表附件4 非人力成本費(fèi)用附件5 數(shù)
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