Zeitschriftenartikel zum Thema „Explainable Artificial Intelligence (XAI)“
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Gunning, David, und David Aha. „DARPA’s Explainable Artificial Intelligence (XAI) Program“. AI Magazine 40, Nr. 2 (24.06.2019): 44–58. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v40i2.2850.
Der volle Inhalt der QuelleSewada, Ranu, Ashwani Jangid, Piyush Kumar und Neha Mishra. „Explainable Artificial Intelligence (XAI)“. Journal of Nonlinear Analysis and Optimization 13, Nr. 01 (2023): 41–47. http://dx.doi.org/10.36893/jnao.2022.v13i02.041-047.
Der volle Inhalt der QuelleGunning, David, Mark Stefik, Jaesik Choi, Timothy Miller, Simone Stumpf und Guang-Zhong Yang. „XAI—Explainable artificial intelligence“. Science Robotics 4, Nr. 37 (18.12.2019): eaay7120. http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.aay7120.
Der volle Inhalt der QuelleOwens, Emer, Barry Sheehan, Martin Mullins, Martin Cunneen, Juliane Ressel und German Castignani. „Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Insurance“. Risks 10, Nr. 12 (01.12.2022): 230. http://dx.doi.org/10.3390/risks10120230.
Der volle Inhalt der QuelleChaudhary, G. „Explainable Artificial Intelligence (xAI): Reflections on Judicial System“. Kutafin Law Review 10, Nr. 4 (13.01.2024): 872–89. http://dx.doi.org/10.17803/2713-0533.2023.4.26.872-889.
Der volle Inhalt der QuellePraveenraj, D. David Winster, Melvin Victor, C. Vennila, Ahmed Hussein Alawadi, Pardaeva Diyora, N. Vasudevan und T. Avudaiappan. „Exploring Explainable Artificial Intelligence for Transparent Decision Making“. E3S Web of Conferences 399 (2023): 04030. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339904030.
Der volle Inhalt der QuelleJaved, Abdul Rehman, Waqas Ahmed, Sharnil Pandya, Praveen Kumar Reddy Maddikunta, Mamoun Alazab und Thippa Reddy Gadekallu. „A Survey of Explainable Artificial Intelligence for Smart Cities“. Electronics 12, Nr. 4 (18.02.2023): 1020. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12041020.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yiming, Ying Weng und Jonathan Lund. „Applications of Explainable Artificial Intelligence in Diagnosis and Surgery“. Diagnostics 12, Nr. 2 (19.01.2022): 237. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12020237.
Der volle Inhalt der QuelleLozano-Murcia, Catalina, Francisco P. Romero, Jesus Serrano-Guerrero, Arturo Peralta und Jose A. Olivas. „Potential Applications of Explainable Artificial Intelligence to Actuarial Problems“. Mathematics 12, Nr. 5 (21.02.2024): 635. http://dx.doi.org/10.3390/math12050635.
Der volle Inhalt der QuelleShukla, Bibhudhendu, Ip-Shing Fan und Ian Jennions. „Opportunities for Explainable Artificial Intelligence in Aerospace Predictive Maintenance“. PHM Society European Conference 5, Nr. 1 (22.07.2020): 11. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2020.v5i1.1231.
Der volle Inhalt der QuelleMilad, Akram, und Mohamed Whiba. „Exploring Explainable Artificial Intelligence Technologies: Approaches, Challenges, and Applications“. International Science and Technology Journal 34, Nr. 1 (08.04.2024): 1–21. http://dx.doi.org/10.62341/amia8430.
Der volle Inhalt der QuelleDikmen, Murat, und Catherine Burns. „Abstraction Hierarchy Based Explainable Artificial Intelligence“. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 64, Nr. 1 (Dezember 2020): 319–23. http://dx.doi.org/10.1177/1071181320641073.
Der volle Inhalt der QuelleQian, Jinzhao, Hailong Li, Junqi Wang und Lili He. „Recent Advances in Explainable Artificial Intelligence for Magnetic Resonance Imaging“. Diagnostics 13, Nr. 9 (27.04.2023): 1571. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13091571.
Der volle Inhalt der QuelleMiller, Tim, Robert Hoffman, Ofra Amir und Andreas Holzinger. „Special issue on Explainable Artificial Intelligence (XAI)“. Artificial Intelligence 307 (Juni 2022): 103705. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2022.103705.
Der volle Inhalt der QuelleSharma, Neeraj Anand, Rishal Ravikesh Chand, Zain Buksh, A. B. M. Shawkat Ali, Ambreen Hanif und Amin Beheshti. „Explainable AI Frameworks: Navigating the Present Challenges and Unveiling Innovative Applications“. Algorithms 17, Nr. 6 (24.05.2024): 227. http://dx.doi.org/10.3390/a17060227.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Peng, Lizhe Wang und Jun Li. „Unlocking the Potential of Explainable Artificial Intelligence in Remote Sensing Big Data“. Remote Sensing 15, Nr. 23 (22.11.2023): 5448. http://dx.doi.org/10.3390/rs15235448.
Der volle Inhalt der QuelleJung, Jinsun, und Hyeoneui Kim. „Evaluating the Effectiveness of Explainable Artificial Intelligence Approaches (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 21 (24.03.2024): 23528–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30458.
Der volle Inhalt der QuelleVeitch, Erik, und Ole Andreas Alsos. „Human-Centered Explainable Artificial Intelligence for Marine Autonomous Surface Vehicles“. Journal of Marine Science and Engineering 9, Nr. 11 (06.11.2021): 1227. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9111227.
Der volle Inhalt der QuelleDhiman, Pummy, Anupam Bonkra, Amandeep Kaur, Yonis Gulzar, Yasir Hamid, Mohammad Shuaib Mir, Arjumand Bano Soomro und Osman Elwasila. „Healthcare Trust Evolution with Explainable Artificial Intelligence: Bibliometric Analysis“. Information 14, Nr. 10 (03.10.2023): 541. http://dx.doi.org/10.3390/info14100541.
Der volle Inhalt der QuelleShoukat Makubhai, Shahin, Ganesh R. Pathak und Pankaj R. Chandre. „Predicting lung cancer risk using explainable artificial intelligence“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 13, Nr. 2 (01.04.2024): 1276–85. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v13i2.6280.
Der volle Inhalt der QuelleDarwish, Ashraf. „Explainable Artificial Intelligence: A New Era of Artificial Intelligence“. Digital Technologies Research and Applications 1, Nr. 1 (26.01.2022): 1. http://dx.doi.org/10.54963/dtra.v1i1.29.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Dr Shashank, Dr Dhirendra Pratap Singh und Mr Kaushal Chandra. „Enhancing Transparency and Interpretability in Deep Learning Models: A Comprehensive Study on Explainable AI Techniques“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 02 (16.02.2024): 1–13. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem28675.
Der volle Inhalt der QuelleHulsen, Tim. „Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts and Challenges in Healthcare“. AI 4, Nr. 3 (10.08.2023): 652–66. http://dx.doi.org/10.3390/ai4030034.
Der volle Inhalt der QuellePeters, Uwe, und Mary Carman. „Cultural Bias in Explainable AI Research: A Systematic Analysis“. Journal of Artificial Intelligence Research 79 (28.03.2024): 971–1000. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.14888.
Der volle Inhalt der QuelleChauhan, Tavishee, und Sheetal Sonawane. „Contemplation of Explainable Artificial Intelligence Techniques“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, Nr. 4 (30.04.2022): 65–71. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i4.5538.
Der volle Inhalt der QuelleAnand Reddy, S. Tharun. „Human-Computer Interaction Techniques for Explainable Artificial Intelligence Systems“. Research & Review: Machine Learning and Cloud Computing 3, Nr. 1 (26.03.2024): 1–7. http://dx.doi.org/10.46610/rtaia.2024.v03i01.001.
Der volle Inhalt der QuellePatil, Shruti, Vijayakumar Varadarajan, Siddiqui Mohd Mazhar, Abdulwodood Sahibzada, Nihal Ahmed, Onkar Sinha, Satish Kumar, Kailash Shaw und Ketan Kotecha. „Explainable Artificial Intelligence for Intrusion Detection System“. Electronics 11, Nr. 19 (27.09.2022): 3079. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193079.
Der volle Inhalt der QuelleHoffmann, Rudolf, und Christoph Reich. „A Systematic Literature Review on Artificial Intelligence and Explainable Artificial Intelligence for Visual Quality Assurance in Manufacturing“. Electronics 12, Nr. 22 (08.11.2023): 4572. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12224572.
Der volle Inhalt der QuelleShafiabady, Niusha, Nick Hadjinicolaou, Nadeesha Hettikankanamage, Ehsan MohammadiSavadkoohi, Robert M. X. Wu und James Vakilian. „eXplainable Artificial Intelligence (XAI) for improving organisational regility“. PLOS ONE 19, Nr. 4 (24.04.2024): e0301429. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0301429.
Der volle Inhalt der QuellePáez, Andrés. „The Pragmatic Turn in Explainable Artificial Intelligence (XAI)“. Minds and Machines 29, Nr. 3 (29.05.2019): 441–59. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-019-09502-w.
Der volle Inhalt der QuelleAgarwal, Abhinav. „EXPLORING THE LANDSCAPE OF EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: BENEFITS, CHALLENGES, AND FUTURE PERSPECTIVES“. International Journal of Advanced Research 11, Nr. 12 (31.12.2023): 1042–46. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/18074.
Der volle Inhalt der QuelleCombs, Kara, Mary Fendley und Trevor Bihl. „A Preliminary Look at Heuristic Analysis for Assessing Artificial Intelligence Explainability“. WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTER RESEARCH 8 (01.06.2020): 61–72. http://dx.doi.org/10.37394/232018.2020.8.9.
Der volle Inhalt der QuelleMetta, Carlo, Andrea Beretta, Roberto Pellungrini, Salvatore Rinzivillo und Fosca Giannotti. „Towards Transparent Healthcare: Advancing Local Explanation Methods in Explainable Artificial Intelligence“. Bioengineering 11, Nr. 4 (12.04.2024): 369. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering11040369.
Der volle Inhalt der QuelleNaik, Het, Priyanka Goradia, Vomini Desai, Yukta Desai und Muralikrishna Iyyanki. „Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Population Health Management – An Appraisal“. European Journal of Electrical Engineering and Computer Science 5, Nr. 6 (23.12.2021): 64–76. http://dx.doi.org/10.24018/ejece.2021.5.6.368.
Der volle Inhalt der QuelleGniadek, Thomas, Jason Kang, Talent Theparee und Jacob Krive. „Framework for Classifying Explainable Artificial Intelligence (XAI) Algorithms in Clinical Medicine“. Online Journal of Public Health Informatics 15 (01.09.2023): e50934. http://dx.doi.org/10.2196/50934.
Der volle Inhalt der QuelleBernardo, Ezekiel, und Rosemary Seva. „Affective Design Analysis of Explainable Artificial Intelligence (XAI): A User-Centric Perspective“. Informatics 10, Nr. 1 (16.03.2023): 32. http://dx.doi.org/10.3390/informatics10010032.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Xuejie, Siti Norlizaiha Harun und Linyu Liu. „Explainable Artificial Intelligence for Ancient Architecture and Lacquer Art“. Buildings 13, Nr. 5 (04.05.2023): 1213. http://dx.doi.org/10.3390/buildings13051213.
Der volle Inhalt der QuelleMelo, Elvis, Ivanovitch Silva, Daniel G. Costa, Carlos M. D. Viegas und Thiago M. Barros. „On the Use of eXplainable Artificial Intelligence to Evaluate School Dropout“. Education Sciences 12, Nr. 12 (22.11.2022): 845. http://dx.doi.org/10.3390/educsci12120845.
Der volle Inhalt der QuelleBaşağaoğlu, Hakan, Debaditya Chakraborty, Cesar Do Lago, Lilianna Gutierrez, Mehmet Arif Şahinli, Marcio Giacomoni, Chad Furl, Ali Mirchi, Daniel Moriasi und Sema Sevinç Şengör. „A Review on Interpretable and Explainable Artificial Intelligence in Hydroclimatic Applications“. Water 14, Nr. 8 (11.04.2022): 1230. http://dx.doi.org/10.3390/w14081230.
Der volle Inhalt der QuelleApostolopoulos, Ioannis D., und Peter P. Groumpos. „Fuzzy Cognitive Maps: Their Role in Explainable Artificial Intelligence“. Applied Sciences 13, Nr. 6 (07.03.2023): 3412. http://dx.doi.org/10.3390/app13063412.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Mi-Young, Shahin Atakishiyev, Housam Khalifa Bashier Babiker, Nawshad Farruque, Randy Goebel, Osmar R. Zaïane, Mohammad-Hossein Motallebi et al. „A Multi-Component Framework for the Analysis and Design of Explainable Artificial Intelligence“. Machine Learning and Knowledge Extraction 3, Nr. 4 (18.11.2021): 900–921. http://dx.doi.org/10.3390/make3040045.
Der volle Inhalt der QuelleChalla, Narayana. „Demystifying AI: Navigating the Balance between Precision and Comprehensibility with Explainable Artificial Intelligence“. International Journal of Computing and Engineering 5, Nr. 1 (05.01.2024): 12–17. http://dx.doi.org/10.47941/ijce.1603.
Der volle Inhalt der QuelleAlthoff, Daniel, Helizani Couto Bazame und Jessica Garcia Nascimento. „Untangling hybrid hydrological models with explainable artificial intelligence“. H2Open Journal 4, Nr. 1 (01.01.2021): 13–28. http://dx.doi.org/10.2166/h2oj.2021.066.
Der volle Inhalt der QuelleClement, Tobias, Nils Kemmerzell, Mohamed Abdelaal und Michael Amberg. „XAIR: A Systematic Metareview of Explainable AI (XAI) Aligned to the Software Development Process“. Machine Learning and Knowledge Extraction 5, Nr. 1 (11.01.2023): 78–108. http://dx.doi.org/10.3390/make5010006.
Der volle Inhalt der QuelleMishra, Sunny, Amit K. Shukla und Pranab K. Muhuri. „Explainable Fuzzy AI Challenge 2022: Winner’s Approach to a Computationally Efficient and Explainable Solution“. Axioms 11, Nr. 10 (20.09.2022): 489. http://dx.doi.org/10.3390/axioms11100489.
Der volle Inhalt der QuelleRaikov, Alexander N. „Subjectivity of Explainable Artificial Intelligence“. Russian Journal of Philosophical Sciences 65, Nr. 1 (25.06.2022): 72–90. http://dx.doi.org/10.30727/0235-1188-2022-65-1-72-90.
Der volle Inhalt der QuelleRajabi, Enayat, und Somayeh Kafaie. „Knowledge Graphs and Explainable AI in Healthcare“. Information 13, Nr. 10 (28.09.2022): 459. http://dx.doi.org/10.3390/info13100459.
Der volle Inhalt der QuelleThalpage, Nipuna. „Unlocking the Black Box: Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Trust and Transparency in AI Systems“. Journal of Digital Art & Humanities 4, Nr. 1 (26.06.2023): 31–36. http://dx.doi.org/10.33847/2712-8148.4.1_4.
Der volle Inhalt der QuelleAraddhana Arvind Deshmukh,. „Explainable AI for Adversarial Machine Learning: Enhancing Transparency and Trust in Cyber Security“. Journal of Electrical Systems 20, Nr. 1s (28.03.2024): 11–27. http://dx.doi.org/10.52783/jes.749.
Der volle Inhalt der QuelleSrinivasu, Parvathaneni Naga, N. Sandhya, Rutvij H. Jhaveri und Roshani Raut. „From Blackbox to Explainable AI in Healthcare: Existing Tools and Case Studies“. Mobile Information Systems 2022 (13.06.2022): 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8167821.
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