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portada Explainable Artificial Intelligence: Second World Conference, xai 2024, Valletta, Malta, July 17–19, 2024, Proceedings, Part ii (Communications in Computer and Information Science, 2154) (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
531
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9783031637964
N° edición
2024th

Explainable Artificial Intelligence: Second World Conference, xai 2024, Valletta, Malta, July 17–19, 2024, Proceedings, Part ii (Communications in Computer and Information Science, 2154) (en Inglés)

Longo Luca,Lapuschkin Sebastian,Seifert Christin (Autor) · Springer · Tapa Blanda

Explainable Artificial Intelligence: Second World Conference, xai 2024, Valletta, Malta, July 17–19, 2024, Proceedings, Part ii (Communications in Computer and Information Science, 2154) (en Inglés) - Longo Luca,Lapuschkin Sebastian,Seifert Christin

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Reseña del libro "Explainable Artificial Intelligence: Second World Conference, xai 2024, Valletta, Malta, July 17–19, 2024, Proceedings, Part ii (Communications in Computer and Information Science, 2154) (en Inglés)"

This four-volume set constitutes the refereed proceedings of the Second World Conference on Explainable Artificial Intelligence, xAI 2024, held in Valletta, Malta, during July 17-19, 2024. The 95 full papers presented were carefully reviewed and selected from 204 submissions. The conference papers are organized in topical sections on: Part I - intrinsically interpretable XAI and concept-based global explainability; generative explainable AI and verifiability; notion, metrics, evaluation and benchmarking for XAI. Part II - XAI for graphs and computer vision; logic, reasoning, and rule-based explainable AI; model-agnostic and statistical methods for eXplainable AI. Part III - counterfactual explanations and causality for eXplainable AI; fairness, trust, privacy, security, accountability and actionability in eXplainable AI. Part IV - explainable AI in healthcare and computational neuroscience; explainable AI for improved human-computer interaction and software engineering for explainability; applications of explainable artificial intelligence.

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