Explainable, Trustworthy, and Responsible AI and Multi-Agent Systems
7th International Workshop, EXTRAAMAS 2025, Detroit, MI, USA, May 19–20, 2025, Revised Selected Papers
Sorozatcím: Lecture Notes in Computer Science; 15936;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 62.05
-
24 236 Ft (23 082 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 4 847 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 389 Ft (18 466 Ft + 5% áfa)
- A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
21 328 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2025. október 10.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783032013989
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem244 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk X, 244 p. 51 illus., 40 illus. in color. 636
Kategóriák
Hosszú leírás:
This book constitutes the refereed post-conference proceedings of the 7th International Workshop on Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems, EXTRAAMAS 2025, held in Detroit, MI, USA, during May 19-20, 2025.
The 12 full papers and 1 short paper included in this book were carefully reviewed and selected from 23 submissions. They were organized in topical sections as follows: AI interpretation & social dimensions; LLMs & generative AI in XAI; agent architectures & inter-agent explainability; and human-XAI interaction, quality & ethics.
TöbbTartalomjegyzék:
AI Interpretation & Social Dimensions.- Enhancing Surrogate Decision Trees for Reinforcement Learning with Feature Importance Matrices.- Exploiting Constraint Reasoning to Build Graphical Explanations for Mixed-Integer Linear Programming.- Explaining Autonomous Vehicles with Intention-aware Policy Graphs.- Social Explainable AI: What Is It and How to Make It Happen with CIU?- LLMs & Generative AI in XAI.- Evaluating Prompt Engineering Techniques for Accuracy and Confidence Elicitation in Medical LLMs.- LLM-based Evaluation Methodology of Explanation Strategies.- LLM-based Evaluation Methodology of Explanation Strategies.- Agent Architectures & Inter-Agent Explainability.- Ladder of Intentions: Unifying Agent Architectures for Explainability and Transferability.- Engineering Inter-Agent Explainability in BDI Agents.- Human-XAI Interaction, Quality & Ethics.- Beyond Satisfaction: From Placebic to Actionable Explanations For Enhanced Understandability.- Building a Decolonized AI Ethics and Governance Framework.- Balancing Ethical Persuasion and Explanation Transparency in XAI.- Designing for Effective Human-XAI Inter-action.
Több
