崔鹏

杨强 加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，国际人工智能联合会IJCAI前理事会主席，香港科技大学讲席教授。领衔全球迁移学习和联邦学习研究及应用，最近的著作有《迁移学习》《联邦学习》《联邦学习实战》等。 范力欣 微众银行人工智能首席科学家，研究领域包括机器学习和深度学习、计算机视觉和模式识别、图像和视频处理等。 朱军 清华大学计算机系教授、人智所所长、北京智源人工智能研究院和瑞莱智慧首席科学家，主要从事机器学习研究。 陈一昕 华夏基金董事总经理，首席数据官兼首席技术官。美国华盛顿大学计算机系教授、大数据科学中心创始主任。研究领域为金融科技、金融数据挖掘、智能投资研究、机器学习、优化算法等。 张拳石 上海交通大学副教授，博士生导师。研究方向为机器学习和计算机视觉，尤其是神经网络可解释性。 朱松纯 北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院院长，清华大学通用人工智能研究院院长。长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。 陶大程 澳大利亚科学院院士，京东探索研究院首任院长，兼任悉尼大学数字科学研究所顾问及首席科学家。主要关注可信人工智能研究，尤其是深度学习的基础理论、大规模模型分布式训练以及相关的机器视觉应用。 崔鹏 清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学习等。 周少华 中国科学技术大学讲席教授、生物医学工程学院执行院长、影像智能与机器人研究中心（筹）主任、中科院计算所客座研究员、香港中文大学（深圳）客座教授。长期致力于医学影像的研究创新及其应用落地。 刘琦 同济大学生命科学与技术学院生物信息系长聘教授，博士生导师。致力于发展人工智能和生物组学交叉融合的研究范式，进行精准医学研究。 黄萱菁 复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。研究领域为人工智能、自然语言处理、信息检索和社会媒体分析。 张永锋 罗格斯大学计算机系助理教授，博士生导师，互联网智能与经济实验室主任。研究兴趣为机器学习、数据挖掘、信息检索和推荐系统等。

《可解释人工智能导论》全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。第一部分包括第1章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。第11 章对全书进行总结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进一步查阅。 《可解释人工智能导论》既适合高等院校计算机和信息处理相关专业的高年级本科生和研究生，以及人工智能领域的研究员和学者阅读；也适合关注人工智能应用及其社会影响力的政策制定者、法律工作者、社会科学研究人士等阅读。