目次
第1部 解釈可能性の基礎(はじめに
ホワイトボックスモデル)
第2部 モデルの処理の解釈(モデルに依存しない方法:大域的な解釈可能性
モデルに依存しない方法:局所的な解釈可能性
顕著性マップ)
第3部 モデルの表現の解釈(層とユニットを理解する
意味的な類似性を理解する)
第4部 公平性とバイアス(公平性とバイアスの軽減
説明可能なAIへの道)
Appendix 巻末付録(セットアップを行う
PyTorch
日本語版付録 日本語を扱う)
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