University · Artificial Intelligence · AI Ethics, Safety, and Alignment
Explainable AI (XAI): Transparency, Interpretability, and Accountability Tools
4 Abschnitte
Taxonomy of explanation types (local vs global, post-hoc vs intrinsic), LIME and SHAP for model-agnostic explanations, saliency maps and attention mechanisms for neural networks, concept-based explanations (TCAV), regulatory requirements for explainability (GDPR Article 22), and limitations and risks of XAI methods.
Inhaltsübersicht
- Why Explainability Matters: Taxonomy and Motivations
- LIME, SHAP, and Model-Agnostic Explanations
- Saliency Maps, Attention, and Concept-Based Explanations
- Regulatory Requirements, Limitations, and the Future of XAI
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