aaai 2020 tutorial explainable ai:

AAAI 2020的教程“可解释人工智能”将重点介绍可解释人工智能的概念、方法和应用。可解释人工智能是指人工智能系统能够以一种可理解的方式解释其决策和行为的能力。该教程将涵盖可解释人工智能的基本原则和方法，包括规则推理、可视化技术、模型解释和对抗性机器学习等。

在教程中，我们将首先介绍可解释人工智能的背景和意义，解释为什么可解释性对于人工智能的发展至关重要。然后，我们将深入探讨可解释人工智能的基本概念和技术，例如局部解释和全局解释。我们还将介绍一些关键的可解释性方法，如LIME（局部诠释模型）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），并解释它们的原理和应用场景。

此外，我们还将探讨可解释人工智能在各个领域的具体应用，包括医疗诊断、金融风险管理和智能驾驶等。我们将分享一些成功的案例和实践经验，探讨可解释人工智能在实际应用中的挑战和解决方案。最后，我们还将讨论未来可解释人工智能的发展趋势和挑战，展望可解释性在人工智能领域的重要性和前景。

通过参加该教程，学习者将能够全面了解可解释人工智能的概念、方法和应用，理解其在实际应用中的重要性，掌握一些关键的可解释性技术和工具，并对可解释人工智能的未来发展有一个清晰的认识。希望通过这次教程，能够为学习者提供一个全面而深入的可解释人工智能学习和交流平台。