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• 010 __ |a 978-7-302-60569-0 |d CNY59.80

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• 200 1_ |a AI可解释性 |b 专著 |e Python语言版 |f (意)列奥尼达·詹法纳(Leonida Gianfagna)，(意)安东尼奥·迪·塞科(Antonio Di Cecco)著 |g 郭涛译 |A AI ke jie shi xing

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 228页 |c 图，照片 |d 21cm

• 305 __ |a 由德国施普林格公司授权翻译出版

• 330 __ |a 本书共8章，内容包括：“前景”“AI可解释性：需求、机遇和挑战”“内在可解释性模型”“XAI的模型不可知方法”“解释深度学习模型”“用ML和XAI创造科学”“对抗性机器学习和可解释性”“关于XAI可持续模型的建议”。

• 510 1_ |a Explainable AI with Python |z eng

• 606 0_ |a 人工智能 |A Ren Gong Zhi Neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |c (意) |a 詹法纳 |c (Gianfagna, Leonida) |4 著 |A zhan fa na

• 701 _0 |c (意) |a 塞科 |c (Cecco, Antonio Di) |4 著 |A sai ke

• 702 _0 |a 郭涛 |c (软件工程) |4 译 |A guo tao

• 801 _0 |a CN |b DQNU |c 20231102

• 905 __ |a DQNU |d TP18/Z09-1 |s 3