📝 资源介绍
这本书详细介绍了可解释人工智能的基本概念、技术原理和应用场景。内容涵盖了从数据预处理到模型解释的各个环节，深入浅出地讲解了如何构建可解释的AI模型。书中不仅介绍了各种可解释AI的方法，还结合实际案例分析了如何在实际项目中应用这些方法。对于想要了解可解释AI的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的入门指南。
❓ 常见问题
如何获取并解压该文档？
下载后使用支持PDF格式的阅读器打开，无需额外解压步骤。
在哪些操作系统上适用？
Windows、macOS及主流Linux发行版均支持PDF阅读。
本书适合什么场景学习？
适合作为高校AI课程教材或企业技术培训材料，也可供自学者系统掌握可解释AI知识。
与同类书籍相比有何特色？
侧重实践案例与理论结合，语言通俗，逻辑清晰，特别适合初学者快速入门。
📑 目录
展开 / 收起目录
- 第一章 可解释人工智能概述
- 第二章 数据预处理与特征解释
- 第三章 模型解释的基本方法
- 第四章 基于LIME的解释技术
- 第五章 SHAP值解释方法
- 第六章 可解释AI应用案例
- 第七章 伦理与透明度考量
- 第八章 未来发展趋势