COMP.AI------------------ < Пред. | След. > -- < @ > -- < Сообщ. > -- < Эхи > --
 Nп/п : 3 из 4
 От   : Antonio Luca Alfeo                  2:5075/128        25 авг 23 20:31:39
 К    : All                                                   25 авг 23 20:33:02
 Тема : [cfp] Special Issue "Granular Computing for Explainable Artificial Inte
----------------------------------------------------------------------------------
                                                                                 
@MSGID:
<b11f3360-9029-4bfd-acb0-3d6a3c02c071n@googlegroups.com> bc3cddaa
@REPLYADDR Antonio Luca Alfeo
<alfeo.luca@gmail.com>
@REPLYTO 2:5075/128 Antonio Luca Alfeo
@CHRS: CP866 2
@RFC: 1 0
@RFC-Message-ID:
<b11f3360-9029-4bfd-acb0-3d6a3c02c071n@googlegroups.com>
@TZUTC: 0300
@PID: G2/1.0
@TID: FIDOGATE-5.12-ge4e8b94
Dear colleague, I`m excited to announce that the Special Issue "Granular
Computing for Explainable Artificial Intelligence" is now active and
ready to accept submissions (deadline November 2023).

More details at https://www.springer.com/journal/12559/updates/25931758

Explainable artificial intelligence (XAI) allows domain experts to
understand the reasoning of AI models and validate their outcomes. This
allows employing such outcomes in real-world decision-making processes.
In this regard, XAI approaches can employ information granulation
approaches to aggregate the data instances hierarchically and/or
semantically to provide aggregated and human-understandable
explanations; represent data instances in a semantically organized
manner (e.g. via clustering) to find class prototypes or
counterfactuals; employ symbolic or neuro-symbolic modeling to isolate
portions of neural networks that are activated by specific symbols (e.g.
handwritten symbols can be recognized as groups of strokes); and obtain
semantically relevant information granules (e.g. via representation
learning) to be employed as concepts for building the explanations. The
topics of interest include, but are not limited to:

- Intrinsically explainable granular approaches
- Information granulation approaches with explainable semantic
- Concept-based representation learning
- Natural Language Explanation
- Evaluative AI
- XAI for Fairness
- Granular Approaches to explain Latent Representations
- Clustering approaches to find prototypes, factual and counterfactual
  explanations
- Symbolic and neuro-symbolic modeling for XAI
- Granular model (explanation, interpretation, visualization) for
  decision augmentation and automation
- Application of granular XAI (healthcare, social media, multiagent
  systems, predictive process monitoring, etc.)

Submit your contribution at http://www.editorialmanager.com/cogn/ by
selecting b
Intelligenceb

Feel free to reach me if you have any questions. Thank you for your
contribution. Best regards, Antonio Luca Alfeo

--- G2/1.0
 * Origin: PANIX Public Access Internet and UNIX, NYC (2:5075/128)
SEEN-BY: 5001/100 5005/49 5015/255 5019/40 5020/715
848 1042 4441 12000
SEEN-BY: 5030/49 1081 5075/128
@PATH: 5075/128 5020/1042 4441



   GoldED+ VK   │                                                 │   09:55:30    
                                                                                
В этой области больше нет сообщений.

Остаться здесь
Перейти к списку сообщений
Перейти к списку эх