Mặc dù Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những tiến bộ to lớn, nhưng nó cũng đặt ra những thách thức mới. Tính phức tạp ngày càng tăng của các nhiệm vụ học tập đòi hỏi các thành phần AI phức tạp hơn, ngày càng thể hiện hành vi không đáng tin cậy. Trong cuốn sách này, chúng tôi trình bày một phương pháp tiếp cận theo mô hình để mô hình hóa các biện pháp bảo vệ kiến ​​trúc cho các thành phần AI và phân tích tác động của chúng đối với độ tin cậy của toàn bộ hệ thống.

Abstract:

Although tremendous progress has been made in Artificial Intelligence (AI), it entails new challenges. The growing complexity of learning tasks requires more complex AI components, which increasingly exhibit unreliable behaviour. In this book, we present a model-driven approach to model architectural safeguards for AI components and analyse their effect on the overall system reliability.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Max Scheerer
Thông tin nhan đề:	Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/77095
Mô tả vật lý:	472p.
Năm xuất bản:	2023