The book "Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles: Concepts, Challenges, and Applications" delves into the intricacies of artificial intelligence (AI) and its applications in autonomous vehicles. It explores the challenges associated with developing explainable AI systems that can be trusted by humans, while also addressing the ethical considerations involved in their development and deployment. The book provides an in-depth analysis of the current state of AI research and its potential applications in various industries, including transportation. It covers topics such as machine learning algorithms, neural networks, deep learning techniques, computer vision, sensor fusion, and control strategies. Additionally, it discusses the challenges associated with integrating AI into autonomous vehicles, such as safety concerns, regulatory compliance, cybersecurity risks, and privacy issues. The authors emphasize the need to develop a personal paradigm for understanding the technological process of modern knowledge, which they believe is essential for human survival and unity in a warring world. The book begins by introducing the concept of explainable AI and its importance in building trust between humans and machines. It highlights the limitations of traditional AI approaches and the need for more transparent and interpretable models. The authors then delve into the technical aspects of AI, explaining how machine learning algorithms work and how they can be applied to autonomous vehicles. They explore the use of neural networks and deep learning techniques in object detection, tracking, and motion forecasting, as well as the integration of computer vision and sensor fusion to enhance vehicle perception.

Книга «Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles: Concepts, Challenges, and Applications» углубляется в тонкости искусственного интеллекта (ИИ) и его применения в автономных транспортных средствах. В нем рассматриваются проблемы, связанные с разработкой объяснимых систем ИИ, которым люди могут доверять, а также рассматриваются этические соображения, связанные с их разработкой и развертыванием. В книге представлен глубокий анализ текущего состояния исследований ИИ и его потенциальных применений в различных отраслях, включая транспорт. Он охватывает такие темы, как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, методы глубокого обучения, компьютерное зрение, слияние сенсоров и стратегии управления. Кроме того, в нем обсуждаются проблемы, связанные с интеграцией ИИ в автономные транспортные средства, такие как проблемы безопасности, соответствие нормативным требованиям, риски кибербезопасности и вопросы конфиденциальности. Авторы подчеркивают необходимость выработки личностной парадигмы понимания технологического процесса современных знаний, которые, по их мнению, необходимы для выживания и единства человека в воюющем мире. Книга начинается с введения концепции объяснимого ИИ и его важности в построении доверия между людьми и машинами. Он подчеркивает ограничения традиционных подходов к ИИ и необходимость более прозрачных и интерпретируемых моделей. Затем авторы углубляются в технические аспекты ИИ, объясняя, как работают алгоритмы машинного обучения и как их можно применить к автономным транспортным средствам. Они исследуют использование нейронных сетей и методов глубокого обучения в обнаружении объектов, отслеживании и прогнозировании движения, а также интеграцию компьютерного зрения и слияния датчиков для улучшения восприятия автомобиля.

livre « Intelligence Artificielle Exploitable pour les Véhicules Autonomes : Concepts, Défis, et Applications » s'approfondit dans les subtilités de l'intelligence artificielle (IA) et de ses applications dans les véhicules autonomes. Il aborde les défis liés à la mise au point de systèmes d'IA compréhensibles en lesquels les gens peuvent avoir confiance, ainsi que les considérations éthiques liées à leur conception et leur déploiement. livre présente une analyse approfondie de l'état actuel de la recherche en IA et de ses applications potentielles dans divers secteurs, y compris les transports. Il couvre des sujets tels que les algorithmes d'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, les techniques d'apprentissage profond, la vision par ordinateur, la fusion des capteurs et les stratégies de contrôle. En outre, il traite des problèmes liés à l'intégration de l'IA dans les véhicules autonomes, tels que les problèmes de sécurité, de conformité, de cybersécurité et de confidentialité. s auteurs soulignent la nécessité d'élaborer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique des connaissances modernes qu'ils estiment nécessaires à la survie et à l'unité de l'homme dans un monde en guerre. livre commence par l'introduction du concept de l'IA explicable et de son importance dans la construction de la confiance entre les hommes et les machines. Il souligne les limites des approches traditionnelles de l'IA et la nécessité de modèles plus transparents et interprétables. s auteurs examinent ensuite les aspects techniques de l'IA en expliquant comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage automatique et comment ils peuvent être appliqués aux véhicules autonomes. Ils explorent l'utilisation de réseaux neuronaux et de techniques d'apprentissage profond dans la détection d'objets, le suivi et la prévision du mouvement, ainsi que l'intégration de la vision par ordinateur et de la fusion des capteurs pour améliorer la perception de la voiture.

libro «Inteligencia Artificial Explosiva para Vehículos Autónomos: Conceptos, Desafíos, y Aplicaciones» profundiza en los entresijos de la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en vehículos autónomos. Aborda los desafíos relacionados con el desarrollo de sistemas de IA explicables en los que las personas pueden confiar, y también aborda consideraciones éticas relacionadas con su diseño y despliegue. libro presenta un análisis profundo del estado actual de la investigación de IA y sus posibles aplicaciones en diversas industrias, incluido el transporte. Abarca temas como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, técnicas de aprendizaje profundo, visión por computadora, fusión de sensores y estrategias de control. Además, analiza los retos relacionados con la integración de la IA en los vehículos autónomos, como problemas de seguridad, cumplimiento de normas, riesgos de ciberseguridad y cuestiones de privacidad. autores subrayan la necesidad de desarrollar un paradigma personal para comprender el proceso tecnológico del conocimiento moderno, que consideran esencial para la supervivencia y la unidad del hombre en un mundo en guerra. libro comienza introduciendo el concepto de IA explicable y su importancia en la construcción de confianza entre personas y máquinas. Subraya las limitaciones de los enfoques tradicionales de la IA y la necesidad de modelos más transparentes e interpretables. A continuación, los autores profundizan en los aspectos técnicos de la IA, explicando cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático y cómo se pueden aplicar a los vehículos autónomos. Investigan el uso de redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo en la detección de objetos, rastreo y predicción del movimiento, así como la integración de la visión por ordenador y la fusión de sensores para mejorar la percepción del coche.

Il libro «Explainable Artistical Intelligence for Autonomous Vehicles: Concept, Challenges, and Applications» approfondisce la finezza dell'intelligenza artificiale (IA) e la sua applicazione nei veicoli autonomi. Affronta le problematiche relative allo sviluppo di sistemi di IA spiegabili di cui le persone possono fidarsi e le considerazioni etiche relative allo sviluppo e all'implementazione. Il libro fornisce un'analisi approfondita dello stato attuale degli studi di IA e delle sue potenziali applicazioni in diversi settori, compresi i trasporti. Include argomenti quali algoritmi di apprendimento automatico, reti neurali, tecniche di apprendimento profondo, visione informatica, fusione di sensori e strategie di controllo. tratta inoltre di problemi legati all'integrazione dell'IA nei veicoli autonomi, quali la sicurezza, la conformità, i rischi per la sicurezza e la privacy. Gli autori sottolineano la necessità di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico delle conoscenze moderne, che ritengono essenziali per la sopravvivenza e l'unità dell'uomo nel mondo in guerra. Il libro inizia introducendo il concetto di intelligenza artificiale spiegabile e la sua importanza nel creare fiducia tra uomini e macchine. Sottolinea i limiti dei tradizionali approcci dell'IA e la necessità di modelli più trasparenti e interpretabili. Gli autori approfondiscono poi gli aspetti tecnici dell'IA, spiegando come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico e come possono essere applicati ai veicoli autonomi. Esplorano l'utilizzo di reti neurali e tecniche di apprendimento approfondito nel rilevamento degli oggetti, nel monitoraggio e nella previsione del movimento, nonché l'integrazione della visione informatica e della fusione dei sensori per migliorare la percezione dell'auto.

Das Buch „Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles: Concepts, Challenges, and Applications“ befasst sich mit den Feinheiten der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihren Anwendungen in autonomen Fahrzeugen. Es befasst sich mit den Herausforderungen, die mit der Entwicklung erklärbarer KI-Systeme verbunden sind, denen die Menschen vertrauen können, und untersucht die ethischen Überlegungen, die mit ihrer Entwicklung und Bereitstellung verbunden sind. Das Buch bietet eine eingehende Analyse des aktuellen Stands der KI-Forschung und ihrer potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich des Transports. Es umfasst Themen wie Machine-arning-Algorithmen, neuronale Netze, Deep-arning-Techniken, Computer Vision, Sensorfusion und Steuerungsstrategien. Darüber hinaus werden die Herausforderungen bei der Integration von KI in autonome Fahrzeuge wie cherheitsbedenken, Compliance, Cybersicherheitsrisiken und Datenschutzfragen diskutiert. Die Autoren betonen die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für das Verständnis des technologischen Prozesses des modernen Wissens zu entwickeln, das ihrer Meinung nach für das Überleben und die Einheit des Menschen in einer kriegerischen Welt notwendig ist. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der erklärbaren KI und ihrer Bedeutung beim Aufbau von Vertrauen zwischen Mensch und Maschine. Er betont die Grenzen traditioneller KI-Ansätze und die Notwendigkeit transparenterer und interpretierbarer Modelle. Die Autoren gehen dann auf die technischen Aspekte von KI ein und erklären, wie Algorithmen für maschinelles rnen funktionieren und wie sie auf autonome Fahrzeuge angewendet werden können. e untersuchen den Einsatz neuronaler Netzwerke und Deep-arning-Techniken bei der Objekterkennung, Bewegungsverfolgung und -vorhersage sowie die Integration von Computer Vision und Sensorfusion, um die Wahrnehmung des Fahrzeugs zu verbessern.

הספר ”אינטליגנציה מלאכותית מוסברת לכלי רכב אוטונומיים: קונספטים, אתגרים ויישומים” מתעמק במורכבות של בינה מלאכותית (AI) וביישומיה בכלי רכב אוטונומיים. היא מתייחסת לאתגרים הקשורים בפיתוח מערכות בינה מלאכותית ברות-הסברה שאנשים יכולים לבטוח בהן, ומתייחסת לשיקולים האתיים הקשורים בפיתוח ובפריסה שלהן. הספר מספק ניתוח מעמיק של המצב הנוכחי של מחקר בינה מלאכותית ויישומים פוטנציאליים בתעשיות שונות, כולל תחבורה. הוא מכסה נושאים כגון אלגוריתמים ללימוד מכונה, רשתות עצביות, טכניקות למידה עמוקה, ראייה ממוחשבת, היתוך חיישנים ואסטרטגיות בקרה. בנוסף, הוא דן בסוגיות הקשורות לשילוב בינה מלאכותית בכלי רכב אוטונומיים, כגון בעיות ביטחוניות, ציות רגולטורי, סיכוני בטחון קיברנטי וסוגיות פרטיות. המחברים מדגישים את הצורך לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של הידע המודרני, אשר, לדעתם, הכרחי להישרדותו ולאחדותו של אדם בעולם לוחם. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את הרעיון של בינה מלאכותית מוסברת וחשיבותו בבניית אמון בין בני אדם ומכונות. הוא מדגיש את המגבלות של גישות מסורתיות לבינה מלאכותית ואת הצורך במודלים שקופים ומפורשים יותר. המחברים מתעמקים בהיבטים הטכניים של הבינה המלאכותית, ומסבירים כיצד אלגוריתמי למידת מכונה פועלים וכיצד ניתן ליישם אותם על כלי רכב אוטונומיים. הם חוקרים את השימוש ברשתות עצביות וטכניקות למידה עמוקה בזיהוי אובייקטים, מעקב אחר תנועה וחיזוי, ואת האינטגרציה של ראייה ממוחשבת והיתוך חיישנים לשיפור תפיסת הרכב.''

"Otonom Araçlar için Açıklanabilir Yapay Zeka: Kavramlar, Zorluklar ve Uygulamalar" kitabı, yapay zekanın (AI) ve otonom araçlardaki uygulamalarının inceliklerini inceliyor. İnsanların güvenebileceği açıklanabilir AI sistemleri geliştirmekle ilgili zorlukları ele alır ve gelişimleri ve dağıtımlarıyla ilgili etik hususları ele alır. Kitap, AI araştırmasının mevcut durumunun ve ulaşım da dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerdeki potansiyel uygulamalarının derinlemesine bir analizini sunmaktadır. Makine öğrenme algoritmaları, sinir ağları, derin öğrenme teknikleri, bilgisayar görüşü, sensör füzyonu ve kontrol stratejileri gibi konuları kapsar. Buna ek olarak, güvenlik sorunları, yasal uyumluluk, siber güvenlik riskleri ve gizlilik sorunları gibi özerk araçlarda AI entegrasyonu ile ilgili konuları tartışmaktadır. Yazarlar, modern bilginin teknolojik sürecini anlamak için, savaşan bir dünyada bir kişinin hayatta kalması ve birliği için gerekli olan kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, açıklanabilir AI kavramını ve insanlar ile makineler arasında güven oluşturmadaki önemini tanıtarak başlıyor. AI'ya geleneksel yaklaşımların sınırlamalarını ve daha şeffaf ve yorumlanabilir modellere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Yazarlar daha sonra yapay zekanın teknik yönlerini inceleyerek, makine öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını ve otonom araçlara nasıl uygulanabileceğini açıklıyor. Nesne algılama, hareket izleme ve tahmin etmede sinir ağlarının ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımını ve araç algısını geliştirmek için bilgisayar görüşü ve sensör füzyonunun entegrasyonunu araştırıyorlar.

كتاب «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للمركبات ذاتية القيادة: المفاهيم والتحديات والتطبيقات» يتعمق في تعقيدات الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقاته في المركبات ذاتية القيادة. إنه يعالج التحديات المرتبطة بتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير يمكن للناس الوثوق بها، ويعالج الاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بتطويرها ونشرها. يقدم الكتاب تحليلاً متعمقًا للحالة الحالية لأبحاث الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها المحتملة في مختلف الصناعات، بما في ذلك النقل. يغطي موضوعات مثل خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية وتقنيات التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ودمج أجهزة الاستشعار واستراتيجيات التحكم. بالإضافة إلى ذلك، يناقش القضايا المتعلقة بتكامل الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة، مثل قضايا الأمن والامتثال التنظيمي ومخاطر الأمن السيبراني وقضايا الخصوصية. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية للمعرفة الحديثة، والتي، في رأيهم، ضرورية لبقاء ووحدة شخص في عالم متحارب. يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم الذكاء الاصطناعي القابل للشرح وأهميته في بناء الثقة بين البشر والآلات. ويسلط الضوء على قيود النهج التقليدية إزاء الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى نماذج أكثر شفافية وقابلة للتفسير. ثم يتعمق المؤلفون في الجوانب التقنية للذكاء الاصطناعي، موضحين كيف تعمل خوارزميات التعلم الآلي وكيف يمكن تطبيقها على المركبات ذاتية القيادة. يستكشفون استخدام الشبكات العصبية وتقنيات التعلم العميق في اكتشاف الأجسام وتتبع الحركة والتنبؤ بها، ودمج رؤية الكمبيوتر واندماج المستشعر لتحسين إدراك السيارة.

「自動車輛的可解釋人工智能：概念，挑戰和應用」一書深入探討了人工智能（AI）及其在自動駕駛汽車中的應用。它解決了開發人們可以信任的可解釋的AI系統帶來的挑戰，並解決了與開發和部署它們有關的道德考慮。該書深入分析了AI研究的現狀及其在包括運輸在內的各個行業的潛在應用。它涵蓋了諸如機器學習算法，神經網絡，深度學習技術，計算機視覺，傳感器融合和控制策略等主題。此外，它還討論了將AI集成到自動駕駛汽車中的挑戰，例如安全問題，法規遵從性，網絡安全風險和隱私問題。作者強調有必要建立個人範式，以了解他們認為在交戰世界中人類生存和團結所必需的現代知識的技術過程。這本書首先介紹了可解釋的AI概念及其在建立人與機器之間的信任中的重要性。他強調了傳統人工智能方法的局限性，以及需要更透明和可解釋的模型。然後，作者深入研究AI的技術方面，解釋機器學習算法的工作原理以及如何將其應用於自動駕駛汽車。他們研究了神經網絡和深度學習技術在物體檢測，運動跟蹤和預測中的使用，以及計算機視覺和傳感器融合的集成，以提高汽車的感知能力。